Запитання з тегом «predictive-models»

Я моделюю подію з двома результатами, a і b. Я створив модель, яка оцінює ймовірність того, що відбудеться або a, або b (тобто модель обчислить, що a відбудеться з 40% шансом, а b відбудеться з 60% шансом). Я маю великий запис результатів випробувань із оцінками моделі. Я хотів би оцінити, …

12 predictive-models  scoring-rules 

У кон'югатному байесівському аналізі Кевіна Мерфі про розподіл Гаусса він пише, що задній прогнозний розподіл є p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta де - це дані, на які підходить модель, а - невидимі дані. Я не розумію, чому залежність від зникає в …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

Зараз я працюю над створенням прогнозної моделі для двійкового результату на наборі даних із ~ 300 змінними та 800 спостереженнями. Я багато читав на цьому сайті про проблеми, пов’язані з поетапною регресією, а чому б не використовувати її. Я читав про регресію LASSO та її здатність до вибору особливостей і …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

Спроба підрахувати кількість відвідувань за демографічними показниками та послугами. Дані дуже перекошені. Гістограми: qq ділянки (зліва - журнал): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityі serviceє факторними змінними. Я отримую низьке значення p для всіх змінних, але також отримую низький r-квадрат у розмірі .05. Що я повинен зробити? Чи працювала …

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

Netflix використовував, щоб базувати свої пропозиції на рейтингах інших фільмів / шоу. Ця рейтингова система мала п'ять зірок. Тепер Netflix дозволяє користувачам подобатись / не подобатися (великі пальці вгору / великі пальці) фільми / шоу. Вони стверджують, що легше оцінювати фільми. Чи не була б ця двостороння класифікація статистично менш …

11 variance  predictive-models  prediction 

Я запускаю регресійну модель як з Лассо, так і з Ріджем (для прогнозу дискретної змінної результату в межах від 0 до 5). Перш ніж запустити модель, я використовую SelectKBestметод scikit-learnзменшення набору функцій з 250 до 25 . Без початкового вибору особливостей і Лассо, і Рідж поступаються нижчим показникам точності [що …

11 regression  predictive-models  feature-selection  lasso  ridge-regression 

Я шукаю модель між запасами енергії та погодою. У мене є ціна MWatt, куплена між країнами Європи, і багато цінності погоди (файли Grib). Кожні години протягом 5 років (2011-2015). Ціна / добу Це на день протягом одного року. Я маю це за годину протягом 5 років. Приклад погоди 3Dscatterplot, у …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

Якщо мова йде про дерева рішень, чи може передбачуване значення лежати поза діапазоном даних про навчання? Наприклад, якщо діапазон набору навчальних даних цільової змінної становить 0-100, коли я генерую свою модель і застосовую її до чогось іншого, чи можуть мої значення становити -5? або 150? З огляду на те, що …

11 regression  predictive-models  random-forest  cart 

Я шукаю ресурси (книги, конспекти лекцій тощо) про методи, які можуть обробляти дані, які мають кілька цілей (напр .: три залежної змінної: 2 дискретні та 1 безперервна). Хтось має ресурси / знання з цього приводу? Я знаю, що для цього можна використовувати нейронні мережі.

11 regression  machine-learning  predictive-models  references 

Мені хотілося б оцінити кілька різних моделей, які забезпечують передбачення поведінки на щомісячному рівні. Дані збалансовані, і 100 000 і T = 12. Результат відвідує концерт у визначеному місяці, тож він дорівнює нулю для ~ 80% людей у ​​будь-якому місяці, але довгий правий хвіст важких користувачів. Прогнози, які я маю, …

11 repeated-measures  predictive-models  stata  panel-data  validation 

Нещодавно мені сказали, що процес, за яким я дотримувався (складова дисертації з МС), може розглядатися як надмірно придатний. Я шукаю, щоб краще зрозуміти це і побачити, чи згодні інші. Метою цієї частини статті є: Порівняйте продуктивність градієнтних підсилених регресійних дерев проти випадкових лісів на наборі даних. Подивіться на ефективність обраної …

11 machine-learning  data-mining  predictive-models 

Я знаю, що букмекери коригують свої шанси для того, щоб максимізувати прибуток, прогнозуючи ймовірність обсягу грошей, розміщених у кожному результаті. Як букмекери вибирають шанси на вступ?

11 predictive-models 

У мене є стохастична модель, яка використовується для імітації часових рядів певного процесу. Мене цікавить ефект зміни одного параметра на конкретне значення і хочу показати різницю між тимчасовим рядом (скажімо, модель A і модель B) і якимось довірчим інтервалом на основі моделювання. Я просто запускав купу моделей з моделі A …

11 time-series  predictive-models  markov-process 

Я працюю з процесом з в для { 1 , - 1 } t = 1 , 2 , …xtxtx_t{1,−1}{1,−1}\{1, -1\}t=1,2,…t=1,2,…t = 1, 2, \ldots Функція автокореляції вказує на процес з довгою пам’яттю, тобто він відображає розпад закону потужності із показником <1. Ви можете імітувати аналогічний ряд у R за …

11 time-series  predictive-models  autocorrelation 

Ідея, що стоїть за періодичною нейронною мережею (RNN), мені зрозуміла. Я розумію це таким чином: У нас є послідовність спостережень ( о⃗ 1, о⃗ 2, … , О⃗ нo→1,o→2,…,o→n\vec o_1, \vec o_2, \dots, \vec o_n ) (або, іншими словами, багатоваріантний часовий ряд). Кожне окреме спостереження о⃗ io→i\vec o_i - NNN …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn