prediction = exp(predict(model.aic,data))/(1+exp(predict(model.aic,data))) summary(prediction)
时间: 2023-10-06 19:05:18 浏览: 16
这段代码是用来进行二元分类模型预测的。其中,model.aic代表使用AIC准则选择后的模型,data是输入的待预测数据。首先,使用predict函数得到模型对数据的预测值,然后将其作为指数输入到exp函数中,并除以1加上指数后的结果,得到最终的预测值prediction。最后,使用summary函数对prediction进行概述统计。具体统计结果可以看运行结果。
相关问题
prediction = model.predict(new_data)
这行代码使用了 model 对象的 predict() 方法,对新的数据 new_data 进行预测。预测结果将存储在变量 prediction 中。
根据代码的上下文来看,model 可能是一个机器学习模型,例如线性回归、决策树或神经网络等。predict() 方法用于对新的输入数据进行预测,输出模型对输入数据的预测结果。
请确保在运行此代码之前,model 已经被正确地定义、训练和加载,并且 new_data 的形状与模型期望的输入形状相匹配。
prediction=my_model.predict(testX) AttributeError: 'function' object has no attribute 'predict'
这个错误通常是因为你将一个函数对象(function object)当作了一个类对象(class object)来使用。在这个错误中,你的模型对象被错误地定义为一个函数,而不是一个类。因此,它没有 predict() 方法。
要解决这个问题,你需要检查你的代码并确保你正确地定义了模型对象。你应该将模型定义为一个类,并在类中定义 predict() 方法。然后,你可以实例化这个类并调用 predict() 方法来进行预测。
如果你已经正确地定义了模型类并且仍然遇到这个错误,那么可能是因为你在调用 predict() 方法时使用了错误的语法。请确保你正确地传递了测试数据,并且使用了正确的语法来调用 predict() 方法。