使用scikit-learn中的BayesianRidge贝叶斯岭回归，输出数据的维度必须是1维吗？用同样的数据，使用Ridge，不会报错，但是使用BaayesianRidge时，就会报如下错误：ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (661, 1542) instead.这个原因是什么呢？如何解决？
3条回答 默认 最新
- 2022-08-09 21:12回答 3 已采纳 看了一下源码，确实只支持1d
- 2023-01-12 23:23回答 1 已采纳 在R语言中使用BKMR模型，遇到混杂因素是无序多分类变量时，应该将其转化为哑变量（dummy variables）。一般来说，将一个无序多分类变量转化为哑变量，需要将其转化为n-1个二元变量，其中n为
- 2022-04-29 09:25回答 2 已采纳 选特征，打标签，调sklearn 包训练，预测，结束
- 2022-02-15 20:00拓端研究室的博客 我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。 示例：线性回归模型 在下文中，我们将设置一些初始数据，并使用标准 lm 函数运行模型比较。 设置 首先，我们需要创建我们将在此处使用的数据以及本文档...
- 2021-12-25 13:29回答 1 已采纳 一般用到是朴素贝叶斯方法，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法，详细可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_44020827/article/det
- 2022-04-23 14:10回答 1 已采纳 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.mode
- 2021-10-13 10:19回答 2 已采纳 jupyter 应该是命令行输入输出如果想在pycharm看到相应输出需添加print打印如:print(df.head()) 亦或者在pycharm中创建terminal来执行此py文件
- 2021-08-02 17:33拓端研究室的博客 尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。 Stan Stan是一种用于指定统计模型的编程语言。它最常被用作贝叶斯分析的MCMC采样器。马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC...
- 回答 2 已采纳 贝叶斯模型是一种基于概率的统计分析模型，用它可以构造单层的置信网络。 卷积神经网络的特点是，在简化神经元连接的情况下，只有相邻的神经元的连结性被保留，所以适合图像识别这样的在几何上相邻坐标点存在局部
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2021-12-06 08:21回答 1 已采纳 高斯贝叶斯
- 2021-11-17 18:45拓端研究室的博客 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。 统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，...
- 2022-03-18 19:51回答 2 已采纳 建议通过学习和研究文档来做。参考：https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/cran/web/packages/rbacon/vignettes/intro.htmlhttp
- 2019-11-29 18:31RexT1的博客 机器学习实战——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯，贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯决策理论为基础，故统称为贝叶斯分类。 我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。...
- 2022-10-16 17:25果州做题家的博客 北邮《R语言数据分析》课程从问道、执具、博术三个方面，阐述机器学习/数据挖掘的方法论（道）、编程工具R语言（具）以及经典算法模型（术）。通过课程的学习，可一起领悟数据分析之哲理、掌握模型算法之要义、提升...
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