इन 3 तरीकों में क्या समानताएं और अंतर हैं: जीतना, बढ़ाने, स्टैकिंग? सबसे अच्छा कौन सा है? और क्यों? क्या आप मुझे प्रत्येक के लिए एक उदाहरण दे सकते हैं?
मैं एक लंबे समय से कागल प्रतियोगिताओं का पालन कर रहा हूं और मुझे पता चला है कि कई जीतने वाली रणनीतियों में कम से कम एक "बिग थ्रीज" का उपयोग करना शामिल है: बैगिंग, बूस्टिंग और स्टैकिंग। प्रतिगमन के लिए, एक सर्वोत्तम संभव प्रतिगमन मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित …
आइए बताते हैं कि मेरे पास तीन स्वतंत्र स्रोत हैं और उनमें से प्रत्येक कल के मौसम के लिए भविष्यवाणियां करता है। पहला व्यक्ति कहता है कि कल बारिश की संभावना 0 है, फिर दूसरा कहता है कि संभावना 1 है, और अंत में अंतिम कहता है कि संभावना 50% …
जीएलएम की प्रतिक्रिया पैमाने पर मॉडल-औसत पूर्वानुमानों की गणना करने के लिए, जो "सही" है और क्यों? लिंक पैमाने पर मॉडल की औसत भविष्यवाणी की गणना करें और फिर प्रतिक्रिया पैमाने पर वापस-रूपांतरण करें, या बैक ने भविष्यवाणियों को प्रतिक्रिया पैमाने पर बदल दिया और फिर मॉडल औसत की गणना …
मैं आर में मॉडल औसत का उपयोग करके कुछ डेटा के अपने विश्लेषण से रिपोर्ट करने और समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं दिए गए चर पर माप की विधि के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए निम्नलिखित स्क्रिप्ट का उपयोग कर रहा हूं: यहां डेटासेट है: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 फिट …