«predictive-modeling» 태그된 질문

논리는 종종 모델을 과적 합함으로써 일반화 할 수있는 능력이 제한적이라고 말하지만, 이는 과적 합이 특정 복잡성 이후에 모델이 개선되는 것을 막을 수 있음을 의미 할 수도 있습니다. 과적 합은 데이터의 복잡성에 관계없이 모델을 악화시키는 원인이됩니까? 그렇다면 왜 그런가? 관련 : 위의 질문에 대한 후속 조치 , " 모델은 언제 적합하지 …

49 machine-learning  predictive-modeling 

따라서이 주제에 대한 문헌을 찾을 수 없었지만 생각할 가치가있는 것처럼 보입니다. 새로운 관찰이 가능한 경우 모델 교육 및 최적화에 대한 모범 사례는 무엇입니까? 예측이 저하되기 전에 모델 재 훈련주기 / 빈도를 결정하는 방법이 있습니까? 매개 변수가 집계 된 데이터에 대해 다시 최적화되면 과적 합입니까? 학습이 반드시 온라인 일 필요 는 …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

정지성과 차분 성에 관한 이 링크에서 ARIMA와 같은 모델은 평균, 분산, 자기 상관 등과 같은 통계적 속성이 시간에 따라 일정하므로 예측을 위해 정지 된 시계열을 필요로한다고 언급되었습니다. RNN은 비선형 관계를 학습 할 수있는 능력이 더 우수하기 때문에 ( 여기서 : 시계열 예측을위한 반복적 인 신경망의 약속 ) 데이터가 클 때 …

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

"나는 열 때 ?? 문을 자동으로 가열 시작을" 가능한 단어 목록을 얻고 싶습니다 ?? ?? 확률로. word2vec 모델에 사용 된 기본 개념은 주변 문맥에서 단어를 "예측"하는 것입니다. 모델이 구축되면 새로운 문장에 대한 예측 작업을 수행하는 올바른 컨텍스트 벡터 작업은 무엇입니까? 단순히 선형 합계입니까? model.most_similar(positive=['When','I','open','the','door','it','starts' ,'heating','automatically'])

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

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 

나는 예측 가능한 희소 특징을 가지고 있으며, 또한 예측 가능한 조밀 한 특징이 있습니다. 분류기의 전반적인 성능을 향상 시키려면 이러한 기능을 결합해야합니다. 이제는 이들을 함께 결합하려고 할 때 밀도가 높은 기능은 희소 기능보다 더 많이 지배되는 경향이 있으므로 밀도가 높은 기능이있는 모델에 비해 AUC가 1 % 향상됩니다. 누군가 비슷한 문제를 …

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

아래 예측 함수는 -ve 값도 제공하므로 확률이 될 수 없습니다. 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) 나는 구글 & 시도 pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") 했지만 작동하지 않았다. 질문 대신 확률을 예측하는 방법?

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

학습자의 앙상블이 가능한 최상의 모델 결과를 이끌어내는 것은 공리적 인 것처럼 보이며 예를 들어 단일 모델이 Kaggle과 같은 경쟁에서이기는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 앙상블이 그토록 효과적인 이유에 대한 이론적 설명이 있습니까?

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling 

Vowpal Wabbit 또는 일부 인수 분해 시스템이 클릭률 경쟁 ( Kaggle ) 을 수상한 ML 알고리즘과 같이 기능이 '해시'되었다고 언급하면 ​​실제로 모델에 어떤 의미가 있습니까? 인터넷 추가의 ID를 나타내는 변수가 있는데 '236BG231'과 같은 값을 사용합니다. 그런 다음이 기능은 임의의 정수로 해시된다는 것을 이해합니다. 그러나 내 질문은 다음과 같습니다. 이제 모델에서 …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

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 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

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 

임의의 포리스트에서 과적 합을 피하고 싶습니다. 이와 관련하여 mtry, nodesize 및 maxnodes 등을 사용하려고합니다. 이러한 매개 변수의 값을 선택하도록 도와 주시겠습니까? R을 사용하고 있습니다. 또한 가능한 경우 임의 포리스트 (R)에서 k- 폴드 크로스 유효성 검사를 사용하는 방법을 알려주십시오.

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

와 같은 부드러운 함수가 있다고 가정하십시오 . 훈련 세트가 있습니다. D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ in \ mathbb {R} ^ 2 \} 그리고 물론 내가 원하는 곳에서 f 를 평가할 수는 있지만 f 는 모른다 .f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2+y^2D⊊{((x,y),f(x,y))|(x,y)∈R2}D⊊{((x,y),f(x,y))|(x,y)∈R2}D \subsetneq \{((x, y), …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

의회 선거 결과를 예측하고 싶습니다. 내 결과는 각 당사자가받는 %입니다. 둘 이상의 당사자가 있으므로 로지스틱 회귀는 실행 가능한 옵션이 아닙니다. 각 당사자에 대해 별도의 회귀를 만들 수 있지만 그 경우 결과는 서로 독립적입니다. 결과의 합이 100 %임을 보장하지는 않습니다. 어떤 회귀 (또는 다른 방법)를 사용해야합니까? 특정 라이브러리를 통해 R 또는 …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Kolmogorov–Smirnov 검정 (KS), AUROC 및 Gini 계수 와 같은 일반적인 모델 검증 통계 는 모두 기능적으로 관련되어 있습니다. 그러나 내 질문은 이것이 어떻게 관련되어 있는지 증명하는 것과 관련이 있습니다. 이 관계를 증명할 수있는 사람이 있는지 궁금합니다. 온라인에서 아무것도 찾을 수 없었지만 증거의 작동 방식에 진심으로 관심이 있습니다. 예를 들어 Gini …

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