什么意思Error in binominal(link = logit) : could not find function "binominal"

时间: 2024-01-24 21:19:14 浏览: 114
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链接的时候出错

这个错误提示是因为 R 语言中没有名为 "binominal" 的函数。可能是你在代码中拼写错误或者是误用了一个不存在的函数名。正确的函数名应该是 "binomial"。 "binomial" 是一个二项式函数，用于二元分类模型中，其中参数 "link = logit" 表示使用逻辑回归作为链接函数。你可以检查一下你的代码中是否有拼写错误，或者是误用了一个不存在的函数名。
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for(i in 1:nsimu){ aa=data[order(runif(ss)),] A0=aa[c(1:ss0),] A1=aa[-c(1:ss0),] model.1=glm(是否点击 ~ 平台编码+ 竞拍底价 + 是否为全插屏广告 + 手机运营商 + 网络状况 + 设备制造商 + 时段 ,family=binomial(link=logit),data=A0) model.2=glm(是否点击 ~ 平台编码+ 竞拍底价 + 是否为全插屏广告 + 设备制造商 + 时段 ,family=binomial(link=logit),data=A0) model.3=glm(是否点击 ~ 是否为全插屏广告 ,family=binomial(link=logit),data=A0) pred.1=predict(model.1,A1) pred.2=predict(model.2,A1) pred.3=predict(model.3,A1) Y=A1$是否点击 auc.1=roc(Y,pred.1)$auc auc.2=roc(Y,pred.2)$auc auc.3=roc(Y,pred.3)$auc AUC[i,]=c(auc.1,auc.2,auc.3) }

这段代码中，首先通过order(runif(ss))来产生一个长度为ss的随机序列，然后使用该序列对原始数据data进行随机重排，得到一个新的数据集aa。接着，将aa按照ss0的比例分成两个数据集A0和A1，用A0来...

#MEPS DATA Hexpend<-read.csv("HealthExpend.csv") #导入数据 # CHECK THE NAMES,DIMENSION IN THE FILE AND LIST THE FRIST names(Hexpend) dim(Hexpend) Hexpend[1:8,] attach(Hexpend) n<-dim(Hexpend)[1] POSEXP<-seq(0,0,length=n) for(i in 1:n){ if(EXPENDIP[i]!=0)POSEXP[i]=1} # ALTERNATIVE - FIT A GENERALIZED LINEAR MODEL; PosExpglm = glm(POSEXP~GENDER,family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglm) logLik(PosExpglm) summary(POSEXP) # FULL LOGIT MODEL PosExpglmFull=glm(POSEXP~AGE+GENDER +factor(RACE)+factor(REGION)+factor(EDUC)+factor(PHSTAT)+factor(ANYLIMIT)+factor(INCOME)+factor(insure), family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglmFull) logLik(PosExpglmFull) Gender<-as.factor(GENDER) PosExpglmFull=glm(POSEXP~AGE+C(Gender,base=1) +as.factor(RACE)+as.factor(REGION)+as.factor(EDUC)+as.factor(PHSTAT)+as.factor(ANYLIMIT)+as.factor(INCOME)+as.factor(insure), family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglmFull)

模型假设因变量服从二项分布，使用对数几率函数（logit）作为连结函数。summary() 函数用于输出模型的结果，包括每个自变量的系数估计、标准误、z 值、p 值等。logLik() 函数用于计算模型的对数似然值。 接下来，...

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glm(formula, amily=family(link=function) data) glm(Y~.,family=binomial(link="logit"),data)

在这里，我们使用了二项式分布（binomial）作为误差分布，并且使用了logit连接函数。logit连接函数是二分类逻辑回归中常用的链接函数，它将线性预测转换为概率。 "data"参数是指定用于拟合模型的数据集。 综上所述...

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model (status ~ rcs(产妇年龄, 3), data = sub_df1, family = binomial(link = "logit")) 在这个例子中，status是因变量，产妇年龄是自变量，rcs用于创建连续性分箱变量，3表示将年龄分为4个区间。...

pr<- glm(b$Group~ Age+Gender+BMI, data=b, + family=binomial(link = "logit")) Error in eval(family$initialize) : y值必需满足0 <= y <= 1

This error message is in Chinese and it says "y values must satisfy 0 <= y <= 1". This means that the response variable (b$Group) used in the logistic regression model (glm) needs to have values ...

for(i in 1:2000){ train<- aa[ folds[[i]],] #folds[[i]]作为测试集 test <- aa[-folds[[i]],] #剩下的数据作为训练集 model<- glm(Y~maleage+HQEFR,family = binomial(link=logit), data=train) model_pre<-predict(model,type='response', newdata=test) auc_value<- append(auc_value,as.numeric(auc(as.numeric(test[,1]),model_pre))) }这段代码报错Error in auc(as.numeric(test[, 1]), model_pre) : 'list' object cannot be coerced to type 'double'

model (Y ~ maleage + HQEFR, family = binomial(link = logit), data = train) model_pre (model, type = 'response', newdata = test) # 将test[, 1]转换为数值型向量 auc_value (auc_value, as.numeric(auc...

logit = smf.logit(formula='Purchased ~ Age + EstimatedSalary + Gender', data = data) results = logit.fit() print(results.summary())

这是一个Python代码段，使用了Statsmodels库中的广义线性模型（GLM）模块中的logit函数和fit方法，对数据集data中的Purchased、Age、EstimatedSalary、Gender四个变量之间的关系进行了逻辑回归分析，并输出了结果...

clear,clc %注释1：数据准备 X=xlsread('附件一指标','指标','B2:K124'); X1=xlsread('附件二指标','指标','B2:J303'); train_x = X(:,1:9); %自变量特征数据，分类已知 train_y = X(:,10); %因变量，一列，只有0和1 pre_x = X1(:,1:9); %自变量特征数据，分类未知，用于预测 %注释2：核心代码 a =glmfit(train_x,train_y,'binomial', 'link', 'logit'); %得到系数矩阵 logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit'); %得出概率，大于0.5分到逻辑1，小于0.5分到逻辑0 %注释3：结果整理 pre_y = zeros(size(logit_fit,1),1); %分类结果 for i=1:size(logit_fit,1) if(logit_fit(i,1)<=0.5) pre_y(i,1)=0; else pre_y(i,1)=1; end end

这段代码是用于进行二分类的逻辑回归预测。其中，前面注释1是数据准备部分，包括读取训练数据和预测数据，以及将训练数据分成特征数据和标签数据两部分；注释2是核心代码部分，使用glmfit函数进行逻辑回归模型的训练...

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