Я пытаюсь использовать neuralnetпакет R (документация здесь ) для прогноза. Вот что я пытаюсь сделать: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~',...
Netflix использовал свои предложения на основе предоставленных пользователем оценок других фильмов / шоу. Эта рейтинговая система имела пять звезд. Теперь Netflix позволяет пользователям нравится / не нравится (большие пальцы вверх / вниз) фильмы / шоу. Они утверждают, что фильмы легче оценивать....
Я просматривал документацию по sklearn, но не смог понять назначение этих функций в контексте логистической регрессии. Ибо decision_functionон говорит, что это расстояние между гиперплоскостью и тестовым экземпляром. как эта конкретная информация полезна? и как это соотносится с predictи...
У меня есть вопрос, который, я думаю, будет довольно простым для многих пользователей. Я использую модели линейной регрессии для (i) исследования взаимосвязи нескольких объясняющих переменных и моей переменной отклика и (ii) прогнозирования моей переменной отклика с использованием объяснительных...
Я запутался в том, как оценивать апостериорное предиктивное распределение для байесовской линейной регрессии, за пределами основного случая, описанного здесь на странице 3 и скопированного ниже. р ( у~∣ у) = ∫р ( у~∣ β, σ2) p ( β, σ2∣ у)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int...
Я заинтересован в моделировании общего вылова рыбы с использованием gam в mgcv для моделирования простых случайных эффектов для отдельных судов (которые совершают многократные поездки во время промысла). У меня 98 предметов, поэтому я решил использовать гамму вместо гамма для моделирования...
Каковы взаимосвязи и различия между причинным выводом и предсказанием (как классификация, так и регрессия)? В контексте прогнозирования у нас есть переменные предиктор / вход и переменные ответ / выход. Означает ли это, что существует причинно-следственная связь между входными и выходными...
Оценки стандартного отклонения рассчитываются по формуле: 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 ) для точности прогноза, взятой из 10-кратной...
Я новый пользователь WinBUGS и у меня есть один вопрос для вашей помощи. После запуска следующего кода я получил параметры beta0сквозного beta4(статистика, плотность), но я не знаю, как получить прогноз последнего значения h, которое я установил NAдля моделирования в коде. Кто-нибудь может дать мне...
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод,...
Я пытаюсь предсказать балансовую оценку и попробовал несколько различных методов регрессии. Одна вещь, которую я заметил, заключается в том, что прогнозируемые значения имеют некоторую верхнюю границу. То есть фактический баланс находится в , но мои прогнозы достигают вершины около . На следующем...
Я работаю над перекрестной проверкой прогноза моих данных с 200 субъектами и 1000 переменных. Меня интересует регрессия гребня, поскольку число переменных (которые я хочу использовать) больше, чем количество выборок. Поэтому я хочу использовать оценки усадки. Ниже приведены примеры данных: #random...
Я прохожу курс «Введение в Байес» и испытываю некоторые затруднения с пониманием предиктивного распределения. Я понимаю, почему они полезны, и я знаком с определением, но есть некоторые вещи, которые я не совсем понимаю. 1) Как получить правильное предсказательное распределение для вектора новых...
У меня есть динамическая наивная байесовская модель, обученная по нескольким временным переменным. Результатом модели является прогноз P(Event) @ t+1, рассчитанный для каждого t. График P(Event)зависимости timeот приведен на рисунке ниже. На этом рисунке черная линия соответствует P(Event)прогнозу...
У меня есть прекрасная randomForestклассификационная модель, которую я хотел бы использовать в приложении, которое предсказывает класс нового случая. В новом случае неизбежно отсутствуют значения. Прогноз не будет работать как таковой для АН. Как мне тогда это сделать? data(iris) # create first the...
Hastie et al. «Элементы статистического обучения» (2009) рассматривают процесс генерирования данных с E ( ε ) = 0 и Var ( ε ) = σ 2 ε .Y= ф( Х) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Они представляют...
Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот моих четырех событий (18) я могу рассчитать ожидаемые частоты...
Я рассчитал простую модель линейной регрессии из моих экспериментальных мер, чтобы делать прогнозы. Я прочитал, что вы не должны рассчитывать прогнозы для точек, которые слишком далеко от доступных данных. Однако я не смог найти каких-либо указаний, которые бы помогли мне понять, как далеко я могу...
Я знаю, что это, вероятно, основной вопрос ... Но я, кажется, не могу найти ответ. Я подгоняю GLM к семейству Пуассонов, а затем попытался взглянуть на прогнозы, однако смещение, похоже, принимается во внимание: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)),...