ERROR zun.compute.manager [req-dfc531d3-2d8f-4274-b542-31ff6191bafc - - - - -] Error occurred while calli ng Docker start API: Docker internal error: 500 Server Error for http+docker://localhost/v1.26/containers/0e64b90b3a2573ed8443c756e9cd5708b6a350477a
自变量有14个，调整后的R方是负数，每一个自变量都不显著，但VIF值只有三个是大于5的，p-p图是一个像s一样的图
踩坑： 列控制：要加field,conect要加nextTick或延时 展开至：使用setTreeExpand、setAllTreeExpand（setRowExpand、setAllAllExpand无效果、expandKeys+vif无效果） a-tooltip内容：只能用span部分标签嵌套包裹，其他标签好像不行 v-custom-loading：不要加在ui组件上，最好加在普通标签 弹出窗
1. 多重共线性的现象？ 回归系数与常识相反某些重要的自变量的 t t t值低（ t t
介绍 机器学习是一种解决不能明确编码的问题的方法，例如，分类问题。机器学习模型将从数据中学习一种模式，因此我们可以使用它来确定数据属于哪个类。 但有个问题。这个模型是如何工作的?一些人不能接受一个性能良好的模型，因为它不能被解释。这些人关心可解释性，因为他们想确保模
uvm_config_db 对于这个知识点，印象最深刻的就是，少使用它，并且使用的时候应该精准； 这个项目中，做vip（ahb_agent和apb_agent）的时候,为了方便调用vip，不需要了解vip的具体使用方法，我们有这样的定义方法： 首先，在top_tb使用set来传递interface到agent这一层 uvm_config_db#(virtual
一般要考虑回归模型的共线性问题,但是有了模型才能做,是滞后的操作. 用方差膨胀系数VIF来判断共线性问题,一般VIF<10 则认为没有多重共线性,一般>10则认为有严重的多重共线性,则删掉 vif = [variance_inflation_factor(Xtrain.iloc[:,1:].values,i) for i in range(Xtrain.shap
Vif openstack baremetal node vif list node186 openstack server list mac地址在bind的时候会更新 binding_host_id binding_profile binding_vif_type binding_vnic_type openstack server rem
然而很多时候，被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想，究其原因可能是由于特征筛选的偏差。 但还有一个显著的因素，就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对测试集预测能力不佳。 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。介绍一种VIF（方差膨胀检验）方法，来对特征之
方差膨胀系数(variance inflation factor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复 (多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。 多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量
