«predictive-models» 태그된 질문

A의 나는 최근 묻는 질문 , 나는 "아니오 - 아니오"황토로 추정 할 수있는 큰 것을 들었다. 그러나 Nate Silver의 FiveThirtyEight.com에 관한 최신 기사에서 그는 선거 예측을 위해 황토를 사용하는 것에 대해 논의했습니다. 그는 황토로 공격적 예측과 보수적 예측의 세부 사항을 논의하고 있었지만, 황토 로 미래 예측을하는 것이 타당하다고 생각합니까? 나는 …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . Python과 scikit-learn을 사용하여 예측의 평균 절대 백분율 오차 (MAPE)를 어떻게 계산할 수 있습니까? 에서 워드 프로세서 , 우리는 회귀 만이 4 개 미터 …

23 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

각 인스턴스에 대해 각 클래스에 대한 확률을 생성하는 예측 모델이 있다고 가정합니다. 이제 이러한 확률을 분류 (정밀도, 리콜 등)에 사용하려는 경우 이러한 모델을 평가할 수있는 여러 가지 방법이 있음을 알고 있습니다. 또한 ROC 곡선과 그 아래의 영역을 사용하여 모델이 클래스를 얼마나 잘 구별하는지 확인할 수 있습니다. 그것들은 내가 요구하는 것이 …

23 data-visualization  classification  predictive-models  binary-data  calibration 

저는 Kaggle , TunedIt 및 CrowdAnalytix의 예측 모델링 경쟁에 참여 하고 있습니다 . 이 사이트는 통계 / 기계 학습을위한 "운동"하는 좋은 방법이라는 것을 알았습니다. 알아야 할 다른 사이트가 있습니까? 주최자가 경쟁 업체의 제출물로 이익을 얻으려는 경쟁에 대해 어떻게 생각하십니까? / edit : 여기에 더 완전한 목록이 있습니다 : Kaggle TunedIt …

23 machine-learning  predictive-models 

베이지안 학습과 추론의 맥락에서 생성 적 모델과 차별적 (차별적) 모델의 차이점은 무엇입니까? 그리고 예측, 결정 이론 또는 비지도 학습과 관련이있는 것은 무엇입니까?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

간단하게하기 위해 스팸 / 스팸이 아닌 전자 메일의 고전적인 예를 작업하고 있다고 가정하겠습니다. 20000 개의 이메일이 있습니다. 이 중 2000은 스팸이라는 것을 알고 있지만 스팸이 아닌 전자 메일의 예는 없습니다. 나머지 18000이 스팸인지 아닌지를 예측하고 싶습니다. 이상적으로, 내가 찾은 결과는 전자 메일이 스팸 일 확률 (또는 p- 값)입니다. 이 상황에서 …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

많은 기계 학습 응용 프로그램에서 소위 데이터 보강 방법을 사용하면 더 나은 모델을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고양이와 강아지 의 이미지 훈련 세트를 가정하십시오 . 회전, 미러링, 대비 조정 등을 통해 원래 이미지에서 추가 이미지를 생성 할 수 있습니다.100100100 이미지의 경우, 데이터 확대는 비교적 간단합니다. 그러나 예를 들어 샘플로 …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 Mathematics Stack Exchange에서 마이그레이션 되었습니다. 8 년 전에 이주했습니다 . StackExchange 사이트를위한 데이터 마이닝 패키지를 만들려고하는데 특히 "가장 흥미로운"질문을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 질문 점수를 사용하고 싶지만 조회수로 인한 편견을 제거하고 있지만 엄격하게 접근하는 방법을 모르겠습니다. 이상적인 세계에서는 을 계산하여 질문을 …

20 data-mining  predictive-models 

전통적인 잦은 통계 영역에서 예측 모델을 검증하기위한 방법 및 소프트웨어 개발에 많은 시간을 투자했습니다 . 더 많은 베이지안 아이디어를 실천하고 가르치면서 나는 수용해야 할 몇 가지 중요한 차이점을 봅니다. 먼저, 베이지안 예측 모델링은 분석가에게 후보 기능에 맞게 사용자 정의 할 수있는 이전 분포에 대해 열심히 생각하도록 요구하며, 이러한 사전은 모델을 …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

그라디언트 부스팅 의 학습 속도 매개 변수 ( )는 시리즈에 추가 된 각각의 새 기본 모델 (일반적으로 얕은 나무)의 기여도를 줄입니다. 테스트 세트 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타 났으며, 이는 작은 단계에서와 같이 이해할 수있는 최소 손실 기능을보다 정확하게 얻을 수 있습니다. ν∈ [ 0 , 1 ]ν∈[0,1]\nu \in [0,1] …

19 machine-learning  data-mining  predictive-models  boosting  overfitting 

예측 모델링의 경우 무작위 효과 및 비 독립적 관측치 (반복 측정)와 같은 통계 개념에 관심을 가져야합니까? 예를 들어 ... 다양한 속성과 구매 플래그가있는 5 개의 DM 캠페인 (1 년 동안 발생) 데이터가 있습니다. 이상적으로는이 모든 데이터를 결합하여 캠페인 당시 고객 속성이 지정된 구매 모델을 구축하는 것이 이상적입니다. 구매 이벤트가 드물기 …

19 machine-learning  predictive-models  repeated-measures  assumptions 

저는 고등학생이며 컴퓨터 프로그래밍 프로젝트를 진행하고 있지만 고등학교 통계 과정을 넘어서는 통계 및 모델링 데이터에 대한 경험이 많지 않아 혼란 스럽습니다. 기본적으로 누군가가 문서를 인쇄하기로 결정한 시간의 합리적으로 큰 목록 (통계 테스트 또는 측정에 대한 가정을 충족하기에 충분히 크다고 가정)을 가지고 있습니다. 이 목록을 바탕으로 이전 이벤트 시간을 모두 고려하여 …

19 probability  modeling  data-mining  predictive-models 

문맥: Mathematics Stack Exchange (프로그램을 작성할 수 있습니까?) 에 대한 질문에서 누군가 점 세트 를 가지고 있으며 선형, 지수 또는 로그에 곡선을 맞추고 싶습니다. 일반적인 방법은 다음 중 하나를 선택하여 시작하고 (모델 지정) 통계 계산을 수행하는 것입니다.x - y엑스−와이x-y 그러나 실제로 원하는 것은 선형, 지수 또는 대수에서 '최상의'곡선을 찾는 것입니다. …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

다음 예제를 보자. set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) 이것은 OLS 회귀를 사용하여 x1 및 x2를 기준으로 y의 모형을 만듭니다. 주어진 x_vec에 대해 y를 예측하려면 간단히에서 얻은 공식을 사용할 수 있습니다 summary(fit). 그러나 y의 하한 예측과 상한 예측을 예측하려면 …

18 r  regression  predictive-models  prediction-interval 

이 사이트에서 p- 값 기반, AIC, BIC 등 모든 종류의 기준을 사용하여 단계별로 변수를 선택하는 것에 대해 믿을 수 없을 정도로 많은 게시물을 읽었습니다. 이러한 절차가 일반적으로 변수 선택에있어 왜 좋지 않은지 이해합니다. 궁의 아마 유명한 포스트는 여기에 명확하게 이유를 설명; 궁극적으로 우리는 단지 데이터 준설이라는 가설을 제시 할 때 …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression