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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 सांख्यिकीविदों की क्षमता को आंकने के लिए 'सुनहरा मापदंड' है?
मैं पिछले सप्ताहांत में आर (प्रथम संस्करण) के साथ फ़ारवे की पाठ्यपुस्तक रैखिक मॉडल पढ़ रहा था । फ़ारवे के पास "सांख्यिकीय रणनीति और मॉडल अनिश्चितता" नामक एक अध्याय था। उन्होंने वर्णन किया (पृष्ठ 158) कि उन्होंने बहुत जटिल मॉडल का उपयोग करके कृत्रिम रूप से कुछ डेटा उत्पन्न किया, …

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जब अलग मॉडलिंग / सत्यापन सेट का उपयोग करके एक प्रतिगमन मॉडल का निर्माण किया जाता है, तो क्या सत्यापन डेटा को "पुन: प्रसारित" करना उचित है?
मान लीजिए कि मुझे मॉडलिंग / सत्यापन टिप्पणियों के बीच 80/20 का विभाजन मिला है। मैंने मॉडलिंग डेटा सेट के लिए एक मॉडल फिट किया है, और मैं उस त्रुटि के साथ सहज हूं जो मैं सत्यापन डेटा सेट पर देख रहा हूं। इससे पहले कि मैं भविष्य के अवलोकन …

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रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल का उपयोग करते समय अपने वेरिएबल्स को कब लॉग / एक्सप करें?
मैं कई विशेषताओं के आधार पर कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए यादृच्छिक वनों का उपयोग करके प्रतिगमन कर रहा हूं। कोड Scikit-learn का उपयोग करके पायथन में लिखा गया है। आप कैसे तय करते हैं कि आपको प्रतिगमन मॉडल को फिट करने के लिए उपयोग करने से पहले exp/ …

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दुर्लभ ईवेंट प्रेडिक्टिव मॉडल के लिए ओवरसैंपलिंग के साथ बैगिंग
क्या किसी को पता है कि अगर निम्नलिखित का वर्णन किया गया है और (दोनों ही तरह से) अगर यह एक बहुत ही असंतुलित लक्ष्य चर के साथ एक भविष्य कहनेवाला मॉडल सीखने के लिए एक प्रशंसनीय विधि की तरह लगता है? अक्सर डेटा खनन के सीआरएम अनुप्रयोगों में, हम …

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पी> 0.5 कटऑफ लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए "इष्टतम" क्यों नहीं है?
पूर्व: मैं कटऑफ का उपयोग करने के गुणों के बारे में परवाह नहीं करता हूं या नहीं, या किसी को कटऑफ कैसे चुनना चाहिए। मेरा प्रश्न विशुद्ध रूप से गणितीय है और जिज्ञासा के कारण है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लास ए बनाम क्लास बी की पश्चवर्ती सशर्त संभावना को मॉडल करता …

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मात्रात्मक प्रतिगमन भविष्यवाणी
मैं अपने कुछ मॉडलों के लिए मात्रात्मक प्रतिगमन का उपयोग करने में दिलचस्पी रखता हूं, लेकिन इस पद्धति का उपयोग करके मैं क्या हासिल कर सकता हूं, इस पर कुछ स्पष्टीकरण देना चाहूंगा। मैं समझता हूं कि मैं IV / DV संबंध का अधिक मजबूत विश्लेषण प्राप्त कर सकता हूं …

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आर में एक नेल्स मॉडल के लिए सही शुरुआती मूल्य प्राप्त करना
मैं एक साधारण पावर लॉ मॉडल को एक डेटा सेट में फिट करने की कोशिश कर रहा हूं जो इस प्रकार है: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 लक्ष्य के माध्यम से बिजली लाइन को पारित करने और revभविष्य के हफ्तों …

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सिकुड़न क्या है?
शब्द सिकुड़न कुछ हलकों में बहुत कुछ फेंक दिया जाता है। लेकिन संकोचन क्या है, इसकी स्पष्ट परिभाषा नहीं है। अगर मेरे पास टाइम सीरीज़ (या किसी प्रक्रिया के अवलोकन का कोई संग्रह) है, तो विभिन्न तरीके क्या हैं जो मैं श्रृंखला पर कुछ प्रकार के अनुभवजन्य संकोचन को माप …

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संभावना मॉडल को कैलिब्रेट करते समय इष्टतम बिन चौड़ाई कैसे चुनें?
पृष्ठभूमि: कुछ महान प्रश्न / उत्तर यहां दिए गए हैं कि कैसे मॉडल को जांचना है जो किसी परिणाम की संभावनाओं की भविष्यवाणी करते हैं। उदाहरण के लिए बैरियर स्कोर , और संकल्प, अनिश्चितता और विश्वसनीयता में इसका अपघटन । अंशांकन भूखंड और आइसोटोनिक प्रतिगमन । इन विधियों को अक्सर …

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लॉजिस्टिक रिग्रेशन में अच्छाई-की-फिट परीक्षण; हम किस 'फिट' को परखना चाहते हैं?
मैं सवाल और उसके जवाबों की बात कर रहा हूं: लॉजिस्टिक रिग्रेशन से विकसित मॉडल की भविष्यवाणी की क्षमता (संभावना) की तुलना कैसे करें? @ क्लार्क चोंग द्वारा और @ फ्रेंक हरेल द्वारा उत्तर / टिप्पणियां। और होम्स-लेमेशो परीक्षण और टिप्पणियों में की स्वतंत्रता की डिग्री परχ2χ2\chi^2 सवाल । मैंने …

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क्या मल्टीकोलिनरिटी और स्प्लिन रिग्रेशन के लिए कोई समस्या है?
प्राकृतिक (यानी प्रतिबंधित) क्यूबिक स्प्लिन का उपयोग करते समय, बनाए गए आधार फ़ंक्शन अत्यधिक मिलीभगत होते हैं, और जब एक प्रतिगमन में उपयोग किया जाता है तो बहुत अधिक वीआईएफ (विचरण मुद्रास्फीति कारक) आंकड़े का उत्पादन होता है, जो मल्टीकोलिनरिटी का संकेत देता है। जब कोई भविष्यवाणी उद्देश्यों के लिए …

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PROC मिश्रित और l / lmer के बीच अंतर R- स्वतंत्रता की डिग्री में
नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …
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डोमेन-अज्ञेय फीचर इंजीनियरिंग जो अर्थ अर्थ को बरकरार रखती है?
फ़ीचर इंजीनियरिंग अक्सर मशीन लर्निंग का एक महत्वपूर्ण घटक है ( 2010 में केडीडी कप जीतने के लिए इसका भारी उपयोग किया गया था )। हालाँकि, मुझे लगता है कि ज्यादातर इंजीनियरिंग तकनीकों की सुविधा है अंतर्निहित विशेषताओं के किसी भी सहज अर्थ को नष्ट करना या किसी विशेष डोमेन …

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कई लक्ष्यों या कक्षाओं की भविष्यवाणी करना?
मान लीजिए कि मैं एक पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण कर रहा हूं, जहां मैं कई घटनाओं की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं (उदाहरण के लिए, एक मरने और एक सिक्के के टॉस दोनों)। अधिकांश एल्गोरिदम जो मैं केवल एक लक्ष्य के साथ काम से परिचित हूं, इसलिए मैं …

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एसवीएम, चर बातचीत और प्रशिक्षण डेटा फिट
मेरे पास 2 सामान्य / अधिक सैद्धांतिक प्रश्न हैं। 1) मैं उत्सुक हूँ कि भविष्यवाणियाँ मॉडल बनाते समय SVM चर बातचीत को कैसे संभालते हैं। उदाहरण के लिए, यदि मेरे पास दो सुविधाएँ f1 और f2 हैं और लक्ष्य f1, f2, और f1 * f2 (या कुछ फ़ंक्शन h (f1, …

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