«predictive-modeling» 태그된 질문

이 작업에는 예외 로그, 데이터베이스 로그 이벤트 로그 등이 포함 된 응용 프로그램의 서버 로그를 분석하기 위해 할당되었습니다. 기계 학습에 익숙하지 않은 탄력적 검색 및 Sparks MLlib (또는 PredictionIO)와 함께 Spark를 사용합니다. 결과적으로 수집 된 예외 로그를 ​​기반으로 예측하여 다음 예외를 유발할 가능성이 높은 사용자와 기능 (및 추적을 유지하고 응용 …

10 machine-learning  predictive-modeling  apache-spark 

로지스틱 회귀에 대한 이진 클래스 문제가있는 각 샘플에 대해 330 개의 샘플과 27 개의 기능이있는 데이터 세트가 있습니다. "10이면 규칙"에 따르면 각 기능을 포함하려면 최소한 10 개의 이벤트가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 나는 긍정적 인 클래스 20 %와 부정적인 클래스 80 %의 불균형 데이터 세트를 가지고 있습니다. 이로 인해 70 개의 …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

그래디언트 부스팅 머신 또는 신경망과 같은 알고리즘을 설명하는 머신 러닝 텍스트는 종종 이러한 모델이 예측에 우수하다고 말하지만 설명 가능성 또는 해석 가능성이 떨어집니다. 반대로 단일 의사 결정 트리와 클래식 회귀 모델은 설명이 잘되어 있지만 임의 포리스트 또는 SVM과 같은보다 정교한 모델과 비교할 때 (상대적으로) 열악한 예측 정확도를 제공합니다. 기계 학습 …

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Python (Random Forest Regressor)의 Scikit Learn을 사용하여 예측 모델을 훈련했으며 수동 예측을위한 Excel 도구를 만들기 위해 각 기능의 가중치를 추출하고 싶습니다. 내가 찾은 유일한 것은 model.feature_importances_도움이되지 않습니다. 그것을 달성 할 수있는 방법이 있습니까? def performRandomForest(X_train, y_train, X_test, y_test): '''Perform Random Forest Regression''' from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit( …

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