prediction पर टैग किए गए जवाब

मैं स्केलेरन प्रलेखन से गुजर रहा हूं लेकिन मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के संदर्भ में इन कार्यों के उद्देश्य को नहीं समझ पा रहा हूं। इसके लिए decision_functionयह कहता है कि हाइपरप्लेन और परीक्षण उदाहरण के बीच की दूरी। यह विशेष जानकारी कैसे उपयोगी है? और यह कैसे predictऔर predict-probaतरीकों से …

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

मैं इस बात पर असमंजस में हूँ कि बायेसियन रेखीय प्रतिगमन के लिए पश्चगामी पूर्वानुमान वितरण का मूल्यांकन कैसे किया जाए, पृष्ठ 3 पर यहाँ बताए गए मूल मामले के अतीत , और नीचे कॉपी किया गया। पी (y~∣ य) = ∫पी (y~| बीटा,σ2) पी ( β,σ2∣ य)पी(y~|y)=∫पी(y~|β,σ2)पी(β,σ2|y) p(\tilde y …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

क्या मानक विचलन अनुमानों के माध्यम से गणना की जाती है: sN=1N∑Ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−√.sN=1N∑i=1N(xi−x¯)2. s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) भविष्यवाणी के लिए सटीकता 10-गुना क्रॉस सत्यापन से नमूना है? मुझे चिंता है कि प्रत्येक गुना के बीच गणना की जाने वाली भविष्यवाणी सटीकता प्रशिक्षण सेटों के बीच …

10 confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval 

मैं WinBUGS का नया उपयोगकर्ता हूं और आपकी मदद के लिए एक प्रश्न है। निम्नलिखित कोड चलाने के बाद, मैं के मापदंडों मिल गया beta0के माध्यम से beta4(आँकड़े, घनत्व), लेकिन मैं कैसे का अंतिम मान की भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए पता नहीं है h, जो मैं करने के लिए …

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यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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हस्ती एट अल। "सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व" (2009) एक डेटा जनरेट करने की प्रक्रिया पर विचार करते हैं साथ और ।Y= च( एक्स)) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon ई (ε)=०E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0वर ( ε ) =σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} वे बिंदु (पृष्ठ 223, सूत्र 7.9) पर अपेक्षित चुकता पूर्वानुमान त्रुटि के निम्नलिखित पूर्वाग्रह-विघटन …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

मैं एक संतुलन स्कोर की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता हूं और कई अलग-अलग प्रतिगमन विधियों की कोशिश करता हूं। एक बात जिस पर मैंने गौर किया है वह यह है कि अनुमानित मूल्यों से लगता है कि यह किसी प्रकार की ऊपरी सीमा है। यही है, वास्तविक संतुलन में …

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मैं 200 विषयों और 1000 चर के साथ अपने डेटा की भविष्यवाणी के क्रॉस-सत्यापन पर काम कर रहा हूं। मेरी रुचि रिज रिग्रेशन है क्योंकि चरों की संख्या (मैं उपयोग करना चाहता हूं) नमूने की संख्या से अधिक है। इसलिए मैं संकोचन आकलनकर्ताओं का उपयोग करना चाहता हूं। निम्नलिखित उदाहरण …

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मैं एक इंट्रो टू बेयस कोर्स ले रहा हूं और मुझे भविष्यवाणियों के वितरण को समझने में कुछ कठिनाई हो रही है। मैं समझता हूं कि वे क्यों उपयोगी हैं और मैं परिभाषा से परिचित हूं, लेकिन कुछ चीजें हैं जो मुझे समझ में नहीं आती हैं। 1) नई टिप्पणियों …

9 bayesian  prediction 

मेरे पास एक डायनेमिक नाइव बेयस मॉडल है जो कि कुछ अस्थायी चरों पर प्रशिक्षित है। मॉडल का आउटपुट P(Event) @ t+1प्रत्येक की अनुमानित भविष्यवाणी है t। P(Event)बनाम timeका प्लॉट नीचे दिए गए चित्र में दिया गया है। इस चित्र में, काली रेखा को दर्शाता है P(Event)के रूप में अपने …

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मेरे पास एक अच्छा randomForestवर्गीकरण मॉडल है जिसे मैं एक ऐसे अनुप्रयोग में उपयोग करना चाहूंगा जो एक नए मामले की कक्षा की भविष्यवाणी करता है। नए मामले में अनिवार्य रूप से लापता मूल्य हैं। भविष्यवाणी NAs के लिए इस तरह के रूप में काम नहीं करेगा। फिर मुझे यह …

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मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

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मैंने पूर्वानुमान बनाने के लिए अपने प्रयोग के उपायों से एक सरल रैखिक प्रतिगमन मॉडल की गणना की। मैंने पढ़ा है कि आपको उन बिंदुओं के लिए भविष्यवाणियों की गणना नहीं करनी चाहिए जो उपलब्ध आंकड़ों से बहुत दूर हैं। हालांकि, मुझे यह जानने में कोई मार्गदर्शन नहीं मिला कि …

9 regression  prediction 

मुझे पता है कि यह शायद एक बुनियादी सवाल है ... लेकिन मुझे इसका जवाब नहीं मिल रहा है। मैं एक Poisson परिवार के साथ GLM फिट कर रहा हूं, और फिर भविष्यवाणियों पर एक नज़र डालने की कोशिश की, हालांकि ऑफसेट को ध्यान में रखा गया है: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), …

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