Data Science
Фиктивные переменные для невидимых данных в R
00
Вопрос или проблема У меня возникла следующая проблема: когда я обучал свою модель, я создал фиктивные переменные (до разделения на тренировочную и тестовую выборки) следующим образом: dummy <- dummyVars(formula = CLASS_INV ~ .
Data Science
несоответствие между числами y и x в разделе на обучающую и тестовую выборки
00
Вопрос или проблема Я нов в области науки о данных и нуждаюсь в помощи по следующему вопросу: Я работаю с набором данных, который состоит как из категориальных, так и из числовых значений. Сначала я объединил два файла (обучающий и тестовый), чтобы применить
Data Science
Как справиться с потенциально множественной категориальной переменной
00
Вопрос или проблема Я строю модель, которая имеет в качестве входных данных некоторые категориальные переменные. Я уже имел дело с такими данными раньше и применял различные техники, такие как создание фиктивных переменных и факторное оценивание.
Data Science
Есть ли способ прогнозировать временной ряд с помощью множественной линейной регрессии, используя экстернально созданные фиктивные переменные?
00
Вопрос или проблема Этот вопрос касается вопроса 4h из этого учебного задания. Вопрос заключается в том, чтобы сделать прогнозы на будущее на основе выбранной модели TSLM, которая включает эндогенно созданную (если я использую это правильно) дummies-переменную