prediction पर टैग किए गए जवाब

मैं प्रति व्यक्ति (ईएसएल) प्रति पूर्वानुमानित त्रुटि की व्युत्पत्ति को समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं, विशेष रूप से 2.11 और 2.12 (कंडीशनिंग, बिंदु-वार न्यूनतम की ओर कदम) की व्युत्पत्ति पर। किसी भी संकेत या लिंक बहुत सराहना की। नीचे मैं ईएसएल पृष्ठ से अंश की रिपोर्ट कर रहा …

20 regression  prediction  error 

सबसे पहले, वह परिणामों की संभावना देता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, उसका अमेरिकी चुनाव के लिए भविष्यवाणी वर्तमान में 82% क्लिंटन बनाम 18% ट्रम्प है। अब, भले ही ट्रम्प जीत जाए, मुझे कैसे पता चलेगा कि यह उस जीत का सिर्फ 18% हिस्सा नहीं था? दूसरी समस्या यह है …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

मैं वास्तव में पूर्वसूचक संकोचन / चयन के लिए लोचदार शुद्ध प्रक्रिया में दिलचस्पी ले रहा हूं। यह बहुत शक्तिशाली लगता है। लेकिन वैज्ञानिक दृष्टिकोण से मुझे पता नहीं है कि मुझे एक बार गुणांक प्राप्त करने के लिए क्या करना चाहिए। मैं किस प्रश्न का उत्तर दे रहा हूं? …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

मेरे पास एक डेटा फ्रेम है जिसमें दो टाइम सीरीज़ हैं: एमएसीएस और फ़ायरफ़ॉक्स रिलीज़ की तारीख और संस्करण संख्या। एक ggplot2 कमांड का उपयोग करना आसान है जो चार्ट का उपयोग करता है (एक तरह से जो थोड़ा मनोरंजक लग रहा है, जिसका मुझे कोई मतलब नहीं है) अंक …

18 prediction  ggplot2 

randomForestजब मैं उपयोग करता हूं तो पैकेज की कक्षा की संभावनाओं का अनुमान कैसे लगाया जाता है predict(model, data, type = "prob")? मैं संभावनाओं का अनुमान लगाने rangerके probability = Tतर्क का उपयोग करके यादृच्छिक जंगलों के प्रशिक्षण के लिए उपयोग कर रहा था । rangerप्रलेखन में कहते हैं कि …

17 r  random-forest  prediction 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कैसे किया जाए। मैं इस ट्यूटोरियल को पढ़ रहा था । T + 1 पर मान की भविष्यवाणी करने के लिए पर मान का उपयोग करके एक टाइम सीरीज़ पर एक न्यूरल नेटवर्क को फिट करने के …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

एक Tweedie वितरण शून्य पर एक बिंदु द्रव्यमान के साथ तिरछा डेटा मॉडल कर सकता है जब पैरामीटर (माध्य-विचरण संबंध में घातांक) 1 और 2 के बीच होता है।ppp इसी तरह एक शून्य-फुलाया (चाहे अन्यथा निरंतर या असतत) मॉडल में बड़ी संख्या में शून्य हो सकते हैं। मुझे यह समझने …

15 r  generalized-linear-model  prediction  zero-inflation  tweedie-distribution 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 2 साल पहले …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

मेरे पास सबसे लोकप्रिय संगीत कलाकारों के बारे में कुछ दिलचस्प आंकड़े हैं जो स्थान के आधार पर लगभग 200 कांग्रेस जिलों में विभाजित हैं। मैं यह देखना चाहता हूं कि क्या यह संभव है कि किसी व्यक्ति को उसकी संगीत वरीयताओं को चुना जाए और यह निर्धारित किया जाए …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

मैं उन प्रतिभागियों के डेटासेट में सर्व-मृत्यु दर के लिए एक भविष्यवाणी मॉडल (कॉक्स पीएच) विकसित करना चाहता हूं, जिनके (लगभग) सभी फॉलो-अप के अंत में मृत्यु हो गई है (जैसे 1-वर्ष)। एक निश्चित समय-बिंदु पर मरने के पूर्ण जोखिम की भविष्यवाणी करने के बजाय, मैं प्रत्येक व्यक्ति के लिए …

14 survival  prediction  cox-model 

मैं एक साल से अधिक प्रगति के बिना इस समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा हूं। यह एक शोध परियोजना का एक हिस्सा है जो मैं कर रहा हूं, लेकिन मैं इसे एक कहानी उदाहरण के साथ समझाऊंगा जो मैंने बनाया था, क्योंकि समस्या का वास्तविक डोमेन थोड़ा …

14 time-series  machine-learning  prediction 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

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मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि रैंडम फॉरेस्ट कैसे काम करता है। मेरे पास इस बात की समझ है कि पेड़ कैसे बनते हैं लेकिन यह समझ नहीं आता कि कैसे बेतरतीब वन बैग के नमूने पर भविष्यवाणियां करते हैं। किसी ने मुझे एक सरल विवरण दे …

14 random-forest  prediction 

मेरे पास इस धारणा के साथ डेटासेट है कि निकटतम पड़ोसी सर्वश्रेष्ठ भविष्यवक्ता हैं। बस दो तरफा ढाल का एक आदर्श उदाहरण है- मान लीजिए कि हमारे पास ऐसा मामला है जहां कुछ मूल्य गायब हैं, हम आसानी से पड़ोसियों और प्रवृत्ति के आधार पर भविष्यवाणी कर सकते हैं। आर …

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