Вопросы с тегом «regression»

11
Существуют ли хорошие готовые языковые модели для Python?

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

python nlp language-model r statistics linear-regression machine-learning classification random-forest xgboost python sampling data-mining orange predictive-modeling recommender-system statistics dimensionality-reduction pca machine-learning python deep-learning keras reinforcement-learning neural-network image-classification r dplyr deep-learning keras tensorflow lstm dropout machine-learning sampling categorical-data data-imputation machine-learning deep-learning machine-learning-model dropout deep-network pandas data-cleaning data-science-model aggregation python neural-network reinforcement-learning policy-gradients r dataframe dataset statistics prediction forecasting r k-means python scikit-learn labels python orange cloud-computing machine-learning neural-network deep-learning rnn recurrent-neural-net logistic-regression missing-data deep-learning autoencoder apache-hadoop time-series data preprocessing classification predictive-modeling time-series machine-learning python feature-selection autoencoder deep-learning keras tensorflow lstm word-embeddings predictive-modeling prediction machine-learning-model machine-learning classification binary theory machine-learning neural-network time-series lstm rnn neural-network deep-learning keras tensorflow convnet computer-vision
11
Могут ли деревья регрессии предсказывать непрерывно?

Предположим, у меня есть гладкая функция типа е( х , у) = х2+ у2е(Икс,Y)знак равноИкс2+Y2f(x, y) = x^2+y^2 . У меня есть тренировочный набор и, конечно, я не знаю f, хотя я могу оценить f где угодно.D ⊊ { ( ( х , у) , ф(х , у) ) |( х , у) ∈ R2}D⊊{((Икс,Y),е(Икс,Y))|(Икс,Y)∈р2}D \subsetneq \{((x,...

predictive-modeling regression decision-trees
11
Является ли логистическая регрессия на самом деле алгоритмом регрессии?

Обычное определение регрессии (насколько мне известно) - это прогнозирование непрерывной выходной переменной из заданного набора входных переменных . Логистическая регрессия - это двоичный алгоритм классификации, поэтому он дает категориальный результат. Это действительно алгоритм регрессии? Если...

algorithms logistic-regression
11
Какую регрессию использовать для расчета результата выборов в многопартийной системе?

Я хочу сделать прогноз на результат парламентских выборов. Мой результат будет%, который получает каждая сторона. Существует более двух сторон, поэтому логистическая регрессия не является жизнеспособным вариантом. Я мог бы сделать отдельный регресс для каждой партии, но в этом случае результаты...

classification r python regression predictive-modeling
11
Решая систему уравнений с разреженными данными

Я пытаюсь решить систему уравнений, которая имеет 40 независимых переменных (x1, ..., x40) и одну зависимую переменную (у). Общее количество уравнений (количество строк) составляет ~ 300, и я хочу решить для набора из 40 коэффициентов, который минимизирует общую сумму квадратов ошибки между y и...

machine-learning regression algorithms genetic
10
Как выполнить логистическую регрессию с большим количеством функций?

У меня есть набор данных с 330 выборками и 27 функциями для каждой выборки, с проблемой двоичного класса для логистической регрессии. Согласно «правилу если десять» мне нужно по крайней мере 10 событий для каждой функции, которая будет включена. Тем не менее, у меня есть несбалансированный набор...

machine-learning python predictive-modeling logistic-regression data
10
Лучшие языки для научных вычислений [закрыто]

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое...

efficiency statistics tools knowledge-base machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter machine-learning time-series categorical-data logistic-regression python visualization bigdata efficiency classification binary svm random-forest logistic-regression data-mining sql experiments bigdata efficiency performance scalability distributed bigdata nlp statistics education knowledge-base definitions machine-learning recommender-system evaluation efficiency algorithms parameter efficiency scalability sql statistics visualization knowledge-base education machine-learning r python r text-mining sentiment-analysis machine-learning machine-learning python neural-network statistics reference-request machine-learning data-mining python classification data-mining bigdata usecase apache-hadoop map-reduce aws education feature-selection machine-learning machine-learning sports data-formats hierarchical-data-format bigdata apache-hadoop bigdata apache-hadoop python visualization knowledge-base classification confusion-matrix accuracy bigdata apache-hadoop bigdata efficiency apache-hadoop distributed machine-translation nlp metadata data-cleaning text-mining python pandas machine-learning python pandas scikit-learn bigdata machine-learning databases clustering data-mining recommender-system
10
Это хорошая практика разработки функций?

У меня есть практический вопрос о проектировании функций ... скажем, я хочу прогнозировать цены на жилье с помощью логистической регрессии и использовал множество функций, включая почтовый индекс. Затем, проверив важность функции, я понял, что zip - довольно хорошая функция, поэтому я решил...

logistic-regression feature-engineering feature-construction
10
Изучение порядковой регрессии в R?

Я работаю над проектом и нуждаюсь в ресурсах, чтобы ускорить меня. Набор данных составляет около 35000 наблюдений по 30 или около того переменным. Около половины переменных являются категориальными, в то время как некоторые имеют много разных возможных значений, то есть, если вы разделите...

r logistic-regression
10
Линейная регрессия и масштабирование данных

На следующем графике показаны коэффициенты, полученные с помощью линейной регрессии ( mpgв качестве целевой переменной и всех других в качестве предикторов). Для набора данных mtcars ( здесь и здесь ) как с масштабированием данных, так и без него: Как мне интерпретировать эти результаты? Переменные...

feature-selection linear-regression feature-scaling
10
Зачем использовать регуляризацию L1 над L2?

При проведении модели линейной регрессии с использованием функции потерь, почему я должен использовать вместо регуляризации ?L 2L1L1L_1L2L2L_2 Это лучше для предотвращения переоснащения? Является ли это детерминированным (поэтому всегда уникальным решением)? Это лучше при выборе функции (потому что...

linear-regression regularization
10
Можно ли использовать координаты GPS (широту и долготу) в качестве элементов в линейной модели?

У меня есть наборы данных, которые содержат, среди многих функций, GPS-координаты (широта и долгота). Я хотел бы использовать эти наборы данных для изучения таких проблем, как: (1) вычисление ETA для перехода между начальной и конечной точками; и (2) оценка количества преступлений по конкретной...

machine-learning feature-selection linear-regression feature-extraction geospatial
10
Стохастический градиентный спуск на основе векторных операций?

давайте предположим, что я хочу обучить алгоритм регрессии стохастического градиентного спуска, используя набор данных, который имеет N выборок. Поскольку размер набора данных фиксирован, я буду использовать данные T раз. На каждой итерации или «эпохе» я использую каждую обучающую выборку ровно...

python gradient-descent regression
10
Что делать, если данные тестирования имеют меньше возможностей, чем данные обучения?

Допустим, мы прогнозируем продажи магазина, и мои данные обучения имеют два набора функций: Один о продаже магазина с датами (поле «Магазин» не является уникальным) Один из типов магазинов (поле «Магазин» здесь уникально) Таким образом, матрица будет выглядеть примерно так:...

machine-learning regression feature-selection feature-construction missing-data
10
Предсказать лучшее время звонка

У меня есть набор данных, включающий набор клиентов в разных городах Калифорнии, время вызова для каждого клиента и статус вызова (True, если клиент отвечает на вызов, и False, если клиент не отвечает). Я должен найти подходящее время звонка для будущих клиентов, так что вероятность ответа на...

machine-learning classification regression scikit-learn
9
Экспорт весов (формула) из Случайного Лесного Регрессора в Scikit-Learn

Я обучил модель прогнозирования с помощью Scikit Learn на Python (Random Forest Regressor) и хочу каким-то образом извлечь вес каждой функции, чтобы создать превосходный инструмент для ручного прогнозирования. Единственное, что я нашел, - model.feature_importances_но это не помогает. Есть ли способ...

python predictive-modeling regression random-forest scikit-learn
9
Многомерная линейная регрессия в Python

Я ищу пакет Python, который реализует многомерную линейную регрессию. (Терминологическое примечание: многомерная регрессия имеет дело со случаем, когда существует более одной зависимой переменной, в то время как множественная регрессия имеет дело со случаем, когда существует одна зависимая...

python regression library software-recommendation
9
Как мне реализовать сигмовидную функцию в Octave? [закрыто]

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Итак, учитывая, что сигмовидная функция определяется как hθ (x) = g (θ ^ (T) x),...

regression logistic-regression octave
9
Какова связь между SVM и потерей шарнира?

Мы с коллегой пытаемся понять разницу между логистической регрессией и SVM. Очевидно, они оптимизируют различные целевые функции. Является ли SVM таким простым, как сказать, что это дискриминационный классификатор, который просто оптимизирует потерю шарнира? Или это сложнее, чем это? Как векторы...

svm logistic-regression hinge-loss