片语

regression n model回归模型

nonparametric regression econometric model非参数计量经济模型

multivariate regression analysis model多元回归分析模型

regression mathematical model回归数学模型

regression function model回归函数模型

regression forecast model回归预测模型

Regression Tree Model回归树模型

英汉例句

• finally, i showed you how easy it was to create a regression model and get the same results from the api that we got from the stand-alone application.

  最后，我向您展示了创建一个回归模型并从获自此独立应用程序的这个api获得相同的结果是多么地容易。

• these algorithms differ from the regression model algorithm explained in part 1 in that we aren「t constrained to a numerical output from our model.

  这两种算法与 用 weka 进行数据挖掘，第1部分：简介和回归 中介绍的回归模型的算法不同之处在于没有从模型只能得到数值输出的限制。

• everyone has probably used or seen a regression model before, maybe even mentally creating a regression model.

  每个人都可能使用过或看到过回归模型，甚至曾在头脑里创建过一个回归模型。

• one important concept of the classification tree is similar to what we saw in the regression model from part 1: the concept of using a 「training set」 to produce the model.

  分类树的一个重要概念非常类似于我们在 用 weka 进行数据挖掘，第 1部分：简介和回归回归模型中看到的概念：使用一个「训练集」来生成模型。

• so it」s not a problem, computationally, to create a powerful regression model from a lot of data.

  所以，即使要处理的是具有大量数据的功能强大的回归模型，就计算而言，也不是什么问题。

• it puts the regression model right there in the output, as shown in listing 2.

  它会把这个回归模型径直放在输出，如清单2 所示。

• so, if you「ve ever bought a house or sold a house, you」ve likely created a regression model to price the house.

  所以，不管是购买过一个房子还是销售过一个房子，您都可能会创建一个回归模型来为房子定价。

• it「s actually quite easy to put our data through the regression model using the weka api, far easier than actually loading the data.

  实际上使用wekaapi让数据通过回归模型得到处理非常简单，远简单于实际加载数据。

• this regression model is easy to use and can be used for myriad data sets.

  这个回归模型很容易使用，并且可以用于很多数据集。

• let」s also throw into that discussion our existing model — the regression model — so you can see how the three new models compare to the one we already know.

  我们还会将我们已有的模型 —回归模型 — 也包括在我们的讨论之中，以便您可以看到这三种新模型与我们已经了解的这个模型的对比。

• finally, this article discussed the first data-mining model, the regression model (specifically, the linear regression multi-variable model), and showed how to use it in weka.

  最后，本文探讨了第一个数据挖掘模型：回归模型（特别是线性回归多变量模型），另外还展示了如何在weka 中使用它。

• so this regression model is telling us that granite in your kitchen doesn「t affect the house」s value.

  所以这个回归模型告诉我们厨房里的花岗石并不会影响房子的价值。

• where a regression model could only give you a numerical output with specific inputs, these additional models allow you to interpret your data differently.

  如果回归模型只能为特定输入提供一个数值输出，那么这两种模型则允许您对数据做不同的解析。

• creating the regression model with weka

  用weka创建一个回归模型

• let「s put our data through the regression model and make sure the output matches the output we computed using the weka explorer.

  让我们把我们的数据通过回归模型进行处理并确保输出与我们使用wekaexplorer计算得到的输出相匹配。

• trends in dengue incidence were analysed using the prais–winsten generalized linear regression model for time series.

  利用prais–winsten生成的时间序列线性回归模型对登革热发病率趋势进行了分析。

• the computed rock compressive strength with the established regression model can support exact compressive strength for the establishing of sand prediction model for oil well.

  利用该回归模型进行抗压强度的计算，可以为建立油井出砂的理论预测模式提供较为準确的巖石抗压强度数据。

• the regression model is then used to predict the result of an unknown dependent variable, given the values of the independent variables.

  然后用回归模型根据给定的这些自变量的值预测一个未知的因变量的结果。

• to produce the regression model with this data set, you should follow the exact same steps you followed for the house data, so i won」t repeat it.

  要用这个数据集生成一个回归模型，我们需要严格地按照处理房子数据的步骤来处理这些数据，所以这里我不再赘述。

• a regression model would use past sales data on bmws and m5s to determine how much people paid for previous cars from the dealership, based on the attributes and selling features of the cars sold.

  回归模型会使用bmw和m5 的过去销售数据来基于所售汽车的属性和卖点确定人们过去在这个经销店购买车的价格。