Запитання з тегом «predictive-modeling»

Логіка часто стверджує, що, якщо переозброювати модель, її здатність до узагальнення обмежена, хоча це може означати лише, що перевиконання зупиняє вдосконалення моделі після певної складності. Чи надмірне обладнання спричиняє погіршення моделей незалежно від складності даних, і якщо так, то чому це так? Пов’язане: Продовження вищезазначеного питання " Коли модель недостатньо …

49 machine-learning  predictive-modeling 

Отже, мені не вдалося знайти жодної літератури на цю тему, але здається, що варто щось думати: Які найкращі практики у навчанні та оптимізації моделей за наявності нових спостережень? Чи є спосіб визначити період / частоту перепідготовки моделі до того, як прогнози почнуть погіршуватися? Чи надмірно підходить, якщо параметри оптимізуються для …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

Беручи під увагу пропозиція: «Коли я відкриваю ?? двері він починає нагрів автоматично» Я хотів би отримати список можливих слів у ?? з вірогідністю. Основне поняття, яке використовується у моделі word2vec, - це "передбачення" слова за оточуючим контекстом. Як тільки модель буде побудована, що це за правильна операція векторів контексту …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

У цьому посиланні на "Стаціонарність та диференціювання " було зазначено, що такі моделі, як ARIMA, потребують стаціонарного часового ряду для прогнозування, оскільки його статистичні властивості, такі як середнє значення, дисперсія, автокореляція тощо, є постійними у часі. Оскільки RNN мають кращу здатність до вивчення нелінійних зв’язків ( як зазначено тут: Обіцяння …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Я створюю corr()df з оригінального df. corr()ДФ вийшов 70 X 70 і неможливо уявити собі Heatmap ... sns.heatmap(df). Якщо я спробую відобразити corr = df.corr()таблицю, таблиця не відповідає екрану, і я бачу всі кореляції. Це спосіб або надрукувати весь, dfнезалежно від його розміру, або контролювати розмір теплової карти?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

У мене є рідкісні функції, які є прогностичними, також у мене є деякі щільні риси, які також є прогностичними. Мені потрібно поєднати ці функції разом, щоб поліпшити загальну продуктивність класифікатора. Тепер, справа в тому, що я намагаюся поєднати їх разом, щільні риси, як правило, більше домінують над розрідженими характеристиками, отже, …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning 

Нижче наведена функція прогнозування також дає значення -ve, тому ймовірності не можуть бути. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Я google & спробував, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") але це не вийшло. Питання …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Схоже, це стало аксіоматичним, що ансамбль учнів призводить до найкращих можливих модельних результатів - і це стає все рідше, наприклад, для одиночних моделей вигравати змагання, такі як Kaggle. Чи є теоретичне пояснення того, чому ансамблі настільки дивно ефективні?

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling 

Коли алгоритми ML, наприклад, Vowpal Wabbit або хтось із механізмів факторизації, що виграють змагання за швидкість натискання ( Kaggle ), згадують, що функції "хешировані", що це насправді означає для моделі? Скажімо, існує змінна, яка представляє ідентифікатор інтернет-добудови, яка приймає такі значення, як "236BG231". Тоді я розумію, що ця функція хеширована …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Я хочу уникнути перевитрати у випадкових лісах. У зв'язку з цим я маю намір використовувати mtry, nodesize та maxnodes тощо. Чи можете ви мені допомогти вибрати значення для цих параметрів? Я використовую Р. Також, якщо можливо, скажіть, будь ласка, як я можу використовувати перехресну перевірку k-кратного для випадкового лісу (в …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Припустимо, у мене є така гладка функція, як . У мене є навчальний набір D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ in \ mathbb {R} ^ 2 \} і, звичайно, я не знаю f, хоча можу оцінити f, куди хочу.f( х , у) = …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

Я хочу зробити прогноз на результат парламентських виборів. Мій результат буде%, який отримує кожна сторона. Є більше двох сторін, тому логістична регресія не є життєздатним варіантом. Я міг би зробити окремий регрес для кожної сторони, але в такому випадку результати будуть якимось чином незалежними один від одного. Це не забезпечило …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Загальні статистичні дані валідації, такі як тест Колмогорова – Смірнова (KS), AUROC та коефіцієнт Джіні, є функціонально пов'язаними. Однак моє запитання стосується доведення того, як вони пов'язані між собою. Мені цікаво, чи хтось може допомогти мені довести ці стосунки. Мені нічого не вдалося знайти в Інтернеті, але мене просто щиро …

11 data-mining  statistics  predictive-modeling  accuracy