四、非参数化自助重采样方法 (一)方法描述 基于自助重采样,对data的行进行有放回抽样,并对重新采样的数据运行回归模型。 options = dict(disp=False, start_params=result_hat.params) def bootstrap(i): bootstrapped = data.sample(n=len(data), replace=True) results = smf.logit(formula, data=bootstrapp...
一、下载bootstrap-fileinput 下载bootstrap-fileinput 参数的配置可以参考: 或者中文官网:http://www.bootstrap-fileinput.com/options.html 二、创建一个web项目,引入js、css文件 我使用的是springbooot + thymeleaf AI检测代码解析
四、非参数化自助重采样方法 (一)方法描述 基于自助重采样,对data的行进行有放回抽样,并对重新采样的数据运行回归模型。 options = dict(disp=False, start_params=result_hat.params) def bootstrap(i): bootstrapped = data.sample(n=len(data), replace=True) results = smf.logit(formula, data=bootstrapp...
(一)方法描述 基于自助重采样,对data的行进行有放回抽样,并对重新采样的数据运行回归模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 options=dict(disp=False,start\_params=result\_hat.params)defbootstrap(i):bootstrapped=data.sample(n=len(data),replace=True)results=smf.logit(formula,data=b...
【视频讲解】非参数重采样bootstrap的逻辑回归Logistic应用及模型差异Python实现,分析师:AntingLi本文将深入探讨逻辑回归在心脏病预测中的应用与优化。通过对加州大学欧文分校提供的心脏病数据集进行分析