predictive-models पर टैग किए गए जवाब

प्रिडिक्टिव मॉडल वे सांख्यिकीय मॉडल होते हैं, जिनका प्राथमिक उद्देश्य किसी प्रणाली की अन्य टिप्पणियों का अनुमान लगाना है, जैसा कि उन मॉडलों के विपरीत है, जिनका उद्देश्य किसी विशेष परिकल्पना का परीक्षण करना या किसी घटना को यंत्रवत् रूप से समझाना है। जैसे, पूर्वानुमानात्मक मॉडल व्याख्या पर कम और प्रदर्शन पर अधिक जोर देते हैं।

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क्या यह कला प्रतिगमन पद्धति की स्थिति है?
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 …
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बूस्टिंग के लिए सापेक्ष चर महत्व
मैं इस बात की व्याख्या कर रहा हूं कि कैसे ग्रेडिएंट बूस्टेड पेड़ों में सापेक्ष परिवर्तनीय महत्व की गणना की जाती है जो सामान्य रूप से सामान्य / सरल नहीं है: उपायों को विभाजित करने के लिए चर का चयन करने की संख्या के आधार पर किया जाता है, प्रत्येक …
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क्या पारसमणि वास्तव में अभी भी सोने का मानक होना चाहिए?
सिर्फ एक विचार: पर्सिमोनियस मॉडल हमेशा डिफॉल्ट गो-टू मॉडल चयन में रहा है, लेकिन यह दृष्टिकोण किस हद तक पुराना है? मुझे इस बात की उत्सुकता है कि पारसीमोनी के प्रति हमारी प्रवृत्ति अबकी और स्लाइड नियमों (या अधिक गंभीरता से, गैर-आधुनिक कंप्यूटर) के समय का अवशेष है। आज की …
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वर्ग असंतुलन समस्या का मूल कारण क्या है?
मैं हाल ही में मशीन / सांख्यिकीय सीखने में "क्लास असंतुलन समस्या" के बारे में बहुत कुछ सोच रहा हूं, और मैं कभी भी इस भावना को गहरा कर रहा हूं कि मुझे समझ नहीं आ रहा है कि क्या चल रहा है। पहले मुझे अपनी शर्तों को परिभाषित (या …
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चाहे LASSO के लिए संकेतक / बाइनरी / डमी भविष्यवाणियों को पुनर्विक्रय करना है
LASSO (और अन्य मॉडल चयन प्रक्रियाओं के लिए) भविष्यवक्ताओं को पुनर्विक्रय करना महत्वपूर्ण है। मेरे द्वारा अनुसरण की जाने वाली सामान्य सिफारिश केवल निरंतर चर के लिए 0 मतलब, 1 मानक विचलन सामान्यीकरण का उपयोग करने के लिए है। लेकिन डमी के साथ क्या करना है? उदाहरण के लिए उसी …
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एक चरणबद्ध चयन करने के बाद पी-वैल्यू भ्रामक क्यों हैं?
आइए उदाहरण के लिए एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल पर विचार करें। मैंने सुना है कि, डेटा माइनिंग में, AIC मानदंड के आधार पर एक स्टेपवाइज़ सिलेक्शन करने के बाद, n की परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए पी-वैल्यूज़ को देखना भ्रामक है कि प्रत्येक सच्चा प्रतिगमन गुणांक शून्य है। मैंने …
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क्या स्वतंत्रता की डिग्री एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?
जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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सह-संबंध बिना कारण के कब उपयोगी हो सकता है?
कई सांख्यिकीविदों का कहना है कि "सहसंबंध का कोई मतलब नहीं है।" यह निश्चित रूप से सच है, लेकिन एक बात जो यहां निहित है, वह यह है कि सहसंबंध का बहुत कम या कोई मूल्य नहीं है। क्या ये सच है? क्या यह ज्ञान होना बेकार है कि दो …
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निरंतर और श्रेणीबद्ध दोनों विशेषताओं के साथ भविष्यवाणी करना
कुछ भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग तकनीक निरंतर भविष्यवाणियों को संभालने के लिए डिज़ाइन की गई है, जबकि अन्य श्रेणीबद्ध या असतत चर को संभालने के लिए बेहतर हैं। बेशक एक प्रकार से दूसरे (विवेक, डमी चर, आदि) को बदलने की तकनीक मौजूद है। हालाँकि, क्या कोई भी भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग तकनीक …
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क्या वर्गीकरण और प्रतिगमन के संयोजन का कोई एल्गोरिथम है?
मैं सोच रहा था कि कोई एल्गोरिथ्म एक ही समय में वर्गीकरण और प्रतिगमन कर सकता है। उदाहरण के लिए, मैं एल्गोरिथ्म को एक क्लासिफायरियर सीखने देना चाहता हूं, और प्रत्येक लेबल के भीतर एक ही समय में , यह एक निरंतर लक्ष्य भी सीखता है। इस प्रकार, प्रत्येक प्रशिक्षण …
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ओवरसैंपलिंग, अंडरसमैंपिंग और SMOTE से क्या समस्या हल होती है?
हाल ही में, अच्छी तरह से पढ़ा गया, सवाल, टिम पूछता है कि असंतुलित डेटा वास्तव में मशीन लर्निंग में एक समस्या है ? प्रश्न का आधार यह है कि वर्ग संतुलन और असंतुलित कक्षाओं की समस्या पर चर्चा करने वाला मशीनी अधिगम साहित्य है । यह विचार है कि …
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क्या मिश्रित मॉडल भविष्य कहनेवाला मॉडल के रूप में उपयोगी हैं?
मैं भविष्यवाणी मॉडलिंग के संबंध में मिश्रित मॉडल के लाभों के बारे में थोड़ा भ्रमित हूं। चूंकि पूर्वानुमान मॉडल आमतौर पर पहले अज्ञात टिप्पणियों के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए होते हैं, तो यह मुझे स्पष्ट लगता है कि मिश्रित मॉडल का एकमात्र तरीका उपयोगी हो सकता है, जो …
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वर्गीकरण प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए क्रॉस-सत्यापन या बूटस्ट्रैपिंग?
किसी विशेष डेटा सेट पर एक क्लासिफायरियर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और अन्य क्लासिफायर के साथ तुलना करने के लिए सबसे उपयुक्त नमूनाकरण विधि क्या है? क्रॉस-सत्यापन मानक अभ्यास प्रतीत होता है, लेकिन मैंने पढ़ा है कि इस तरह के .632 बूटस्ट्रैप एक बेहतर विकल्प हैं। अनुवर्ती के रूप …
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मैं Sklearn भ्रम मैट्रिक्स की व्याख्या कैसे कर सकता हूं
मैं अपने क्लासिफायरियर के प्रदर्शन की जांच करने के लिए भ्रम मैट्रिक्स का उपयोग कर रहा हूं। मैं Scikit-Learn का उपयोग कर रहा हूं, मैं थोड़ा भ्रमित हूं। मैं परिणाम की व्याख्या कैसे कर सकता हूं from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> …
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Scikit में पूर्ण प्रतिशत त्रुटि (MAPE) का मतलब है [जानें]
बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । हम पायथन और स्किकिट-लर्न का उपयोग …
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