小编use*_*903的帖子

我试图用多个因变量和多个自变量做回归.基本上我House Prices在整个美国的县级,这是我的IV.然后我在县级(GDP,construction employment)有几个其他变量,这些变量构成我的因变量.我想知道是否有一种有效的方法可以同时完成所有这些回归.我想得到:

lm(IV1 ~ DV11 + DV21)
lm(IV2 ~ DV12 + DV22)

我想为每个独立变量和每个因变量做这个.

编辑: OP添加了这些信息以回应我的回答,现在已删除,误解了这个问题.

我不认为我很好地解释了这个问题,我道歉.每个因变量都有2个与之关联的独立变量,这是唯一的.因此,如果我有500个因变量,我有500个唯一的自变量1和500个唯一的自变量2.

好的,我会再试一次,如果我再也不能解释自己,我可能会放弃(哈哈).我不知道你mtcars对R的意思是什么[这是关于Metrics的答案],所以让我这样试试吧.我将有3个数据向量,每个数据大约500行.我正在尝试从每行数据中构建回归.假设向量1是我的因变量(我试图预测的那个),向量2和3组成我的自变量.因此,第一个回归将包含每个向量的第1行值,第2个将包含每个向量的第2行值,依此类推.再次感谢大家.

我有一个与之相似的稀疏矩阵，但是更大。

library(Matrix)
dfmtest<-new("dgCMatrix"
    , i = c(0L, 1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 8L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 6L, 7L, 8L, 
0L, 2L, 3L, 6L, 7L, 8L, 1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 0L, 1L, 
3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 
9L, 0L, 1L, 3L, 4L, 6L, 7L, 8L, 9L, 0L, 2L, 3L, 5L, 6L, 7L, 9L, 
0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 8L, 9L, 0L, 1L, …

我正在尝试更多地了解计算机视觉模型，并且我正在尝试对它们的工作方式进行一些探索。为了理解如何更多地解释特征向量，我尝试使用 Pytorch 来提取特征向量。下面是我从不同地方拼凑起来的代码。

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from torch.autograd import Variable
from PIL import Image



img=Image.open("Documents/01235.png")

# Load the pretrained model
model = models.resnet18(pretrained=True)

# Use the model object to select the desired layer
layer = model._modules.get('avgpool')

# Set model to evaluation mode
model.eval()

transforms = torchvision.transforms.Compose([
        torchvision.transforms.Resize(256),
        torchvision.transforms.CenterCrop(224),
        torchvision.transforms.ToTensor(),
        torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])
    
def get_vector(image_name):
    # Load the image with Pillow library
    img = Image.open("Documents/Documents/Driven Data …

我有一个以下形式的 pandas 数据框：

其中“it”、“their”和“charact”是索引。如何根据索引选择一个值？当我尝试以下操作时：

corpus_df.iloc['it',1]

我收到错误：

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

我正在尝试使用 Transformer 包的 BertTokenizer 部分。首先我安装如下。

pip install transformers

这说明它成功了。

当我尝试导入如下所示的包的某些部分时，我得到以下信息。

 from transformers import BertTokenizer
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-2-89505a24ece6>", line 1, in <module>
    from transformers import BertTokenizer

  File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\transformers\__init__.py", line 22, in <module>
    from .integrations import (  # isort:skip

  File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\transformers\integrations.py", line 42, in <module>
    from .trainer_utils import PREFIX_CHECKPOINT_DIR, BestRun  # isort:skip

  File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\transformers\trainer_utils.py", line 10, in <module>
    from .tokenization_utils_base import ExplicitEnum

  File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 31, in <module>
    from tokenizers import AddedToken

  File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tokenizers\__init__.py", line 17, in <module> …