
【计】 scalar predictor
scalar quantity
【计】 S; scalar; scalar quantity; scaler quantity
【化】 scalar
forecast; cast; dope out; prognosticate
【计】 forecasting; look-ahead
【化】 prediction
【医】 prognose; prognosticate
【经】 anticipation; forecast; forecasting
implement; organ; utensil; ware
【医】 apparatus; appliance; crgan; device; organa; organon; organum; vessel
在汉英词典语境中,“标量预测器”(scalar predictor)指统计学或机器学习中仅包含单一数值型自变量的预测模型。该术语由“标量”(scalar,即单维度数值量)与“预测器”(predictor,用于估计目标变量的工具)组合构成,常见于线性回归、时间序列分析等场景。
其核心特征体现为:预测变量以独立数值形式参与建模,例如用气温(标量)预测冰淇淋销量。数学表达式可表示为: $$ y = beta_0 + beta_1 x + epsilon $$ 其中$x$即为标量预测器,$beta_1$表征其对响应变量$y$的影响强度。
该概念在《统计学习导论》(James et al., 2013)第四章被明确界定,强调其与向量预测器的区别在于输入维度单一性。斯坦福大学统计系公开课材料进一步指出,标量预测器常用于单变量因果推断场景,需满足协变量独立性和线性假设。
根据搜索结果和相关资料,"标量预测器"的解释如下:
基本定义
组合词义 "标量预测器"特指以标量形式输入数据的预测模型。例如:
应用场景 常见于工程优化、经济预测等领域,例如通过历史气温标量数据预测未来用电量。其特点是计算复杂度低,但可能忽略多维因素的影响。
建议:如需具体技术实现细节,可查阅统计学教材或机器学习文献中关于单变量预测模型的章节。
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