«regression» 태그된 질문

34 개의 입력 열과 8 개의 출력 열이 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 문제를 해결하는 한 가지 방법은 34 개의 입력을 가져 와서 각 출력 열에 대해 개별 회귀 모델을 작성하는 것입니다. 이 문제를 신경망을 사용하는 하나의 모델로만 해결할 수 있는지 궁금합니다. Multilayer Perceptron을 사용했지만 선형 회귀와 같은 여러 모델이 …

21 neural-network  regression  tensorflow 

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 

회귀 모델을 만들려면 범주 형 변수를 더미 변수로 변환하여 처리해야한다는 것을 배웠습니다. 예를 들어, 데이터 세트에 위치와 같은 변수가있는 경우 : Location ---------- Californian NY Florida 다음과 같이 변환해야합니다. 1 0 0 0 1 0 0 0 1 그러나 얼마나 많은 더미 변수가 있더라도 더미 변수 하나를 버려야한다고 제안했습니다. 더미 …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

나는 Kaggle ( House Price on Human Price 's Kernel on House Price : Advance Regression Techniques ) 에서 주택 가격 경쟁의 해결책을 겪고 있었고이 부분을 보았습니다 . # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

선형 회귀 모형은 모수에서 선형입니다. 이것이 실제로 무엇을 의미합니까?

13 regression  linear-regression 

항공사의 가격 결정 동작, 특히 항공사가 경쟁사 가격에 반응하는 방식을 조사하고 싶습니다. 더 복잡한 분석에 대한 내 지식은 상당히 제한적이라고 말하지만 데이터의 전체적인 관점을 수집하기 위해 대부분 기본 방법을 모두 사용했습니다. 여기에는 유사한 패턴을 식별하는 데 도움이되는 간단한 그래프가 포함됩니다. SAS Enterprise 9.4도 사용하고 있습니다. 그러나 나는 더 많은 숫자 …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

불규칙한 간격으로 1 년 동안 샘플링 된 연속 변수가 있습니다. 어떤 날에는 시간당 하나 이상의 관측치가 있지만 다른 기간에는 며칠 동안 아무것도 없습니다. 따라서 몇 달 (예 : 10 월)은 샘플링이 많고 다른 달은 샘플링되지 않기 때문에 시계열에서 패턴을 감지하기가 특히 어렵습니다. 내 질문은이 시계열을 모델링하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? …

12 neural-network  time-series  regression 

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 

40 개의 독립 변수 (x1, ..., x40)와 하나의 종속 변수 (y)가있는 일련의 방정식을 풀려고합니다. 총 방정식 수 (행 수)는 ~ 300이며 y와 예측 값 사이의 총 제곱합 오류를 최소화하는 40 계수 세트로 풀고 싶습니다. 내 문제는 행렬이 매우 희박하고 희소 데이터로 방정식 시스템을 푸는 가장 좋은 방법을 모른다는 것입니다. 데이터 …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

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 

캘리포니아의 여러 도시에있는 고객 집합, 각 고객의 통화 시간 및 통화 상태 (고객이 전화에 응답하면 True, 고객이 응답하지 않으면 False)를 포함하는 데이터 집합이 있습니다. 전화를받을 확률이 높을 수 있도록 향후 고객을위한 적절한 전화 시간을 찾아야합니다. 그렇다면이 문제에 가장 적합한 전략은 무엇입니까? 시간 (0,1,2, ... 23)이 클래스 인 분류 문제로 고려해야합니까? …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

상점 판매를 예측하고 있으며 교육 데이터에는 두 가지 기능이 있습니다. 날짜가있는 상점 판매에 대한 정보 ( "Store"필드는 고유하지 않습니다) 상점 유형에 대한 하나 ( "Store"필드는 여기에서 고유합니다) 따라서 행렬은 다음과 같습니다. +-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+ | Store | DayOfWeek | Date | Sales | Customers | Open | Promo | StateHoliday | +-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+ …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data 

다변량 선형 회귀를 구현하는 Python 패키지를 찾고 있습니다. (용어 참고 : 다변량 회귀 분석은 종속 변수가 둘 이상인 경우를 처리 하고 다중 회귀 분석은 종속 변수가 하나 이상이지만 독립 변수가 둘 이상인 경우를 처리합니다.)

10 python  regression  library  software-recommendation 

N 개의 샘플이있는 데이터 세트를 사용하여 확률 적 경사 하강 회귀 알고리즘을 훈련시키고 싶다고 가정 해 봅시다. 데이터 세트의 크기가 고정되어 있으므로 데이터를 T 번 재사용합니다. 각 반복 또는 "에포크"에서 전체 트레이닝 세트를 무작위로 재정렬 한 후 각 트레이닝 샘플을 정확히 한 번 사용합니다. 내 구현은 Python과 Numpy를 기반으로합니다. 따라서 …

10 python  gradient-descent  regression