Для прогностического моделирования, нужно ли нам заниматься статистическими понятиями, такими как случайные эффекты и отсутствие независимости наблюдений (повторные измерения)? Например.... У меня есть данные из 5 кампаний прямой почтовой рассылки (проводившихся в течение года) с различными...
Параметр скорости обучения ( ) в Gradient Boosting сокращает вклад каждой новой базовой модели - обычно мелкого дерева - который добавляется в серию. Было показано, что резко повышается точность набора тестов, что понятно, так как при меньших шагах минимум функции потерь может быть достигнут более...
Контекст: Из вопроса об обмене стеками по математике (могу ли я построить программу) кто-то имеет набор точек и хочет подогнать к нему кривую, линейную, экспоненциальную или логарифмическую. Обычный метод состоит в том, чтобы начать с выбора одного из них (который определяет модель), а затем...
Давайте возьмем следующий пример: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Это создает модель y на основе x1 и x2, используя регрессию OLS. Если мы хотим предсказать y для данного x_vec, мы можем просто использовать формулу,...
Я рассчитываю построить прогностическую модель для прогнозирования оттока и использовать модель выживания с дискретным временем, адаптированную к набору данных за период человека (одна строка для каждого клиента и дискретный период, в котором они находились под угрозой, с показателем для события -...
После подбора кокс-модели можно делать прогнозы и получать относительный риск новых данных. Что я не понимаю, так это то, как относительный риск рассчитывается для человека и к чему он относится (то есть для среднего населения)? Любые рекомендации по ресурсам, которые помогут понять (я не очень...
У меня есть две группы субъектов, A и B, каждая из которых имеет размер около 400 и около 300 предикторов. Моя цель - построить модель прогнозирования для бинарной переменной ответа. Мой клиент хочет увидеть результат применения модели, построенной из A на B. (В своей книге «Стратегии...
Я читал бесчисленные посты на этом сайте, которые невероятно против использования пошагового выбора переменных, используя любой критерий, будь то на основе p-значений, AIC, BIC и т. Д. Я понимаю, почему эти процедуры в целом достаточно плохи для выбора переменных. вероятно, знаменитый пост Ганга...
Каковы преимущества и недостатки обоих
Больше общего вопроса. Я использую rbf SVM для прогнозного моделирования. Я думаю, что моя текущая программа определенно нуждается в ускорении. Я использую Scikit Learn с грубым, чтобы точный поиск сетки + перекрестная проверка. Каждый запуск SVM занимает около минуты, но со всеми итерациями я все...
(Этот вопрос может показаться, что он лучше подходит для Philosophy SE. Я надеюсь, что статистики смогут уточнить мои неправильные представления о высказываниях Бокса и Шмуэли, поэтому я публикую его здесь). Джордж Бокс (из известности ARIMA) сказал: «Все модели ошибочны, но некоторые полезны»....
Предположим, что я построил модель прогнозирования возникновения конкретной болезни в одном наборе данных (набор данных построения модели) и теперь хочу проверить, насколько хорошо модель работает в новом наборе данных (набор данных проверки). Для модели, построенной с логистической регрессией, я...
У меня есть модель прогнозирования, протестированная четырьмя методами, как вы можете видеть на рисунке ниже. Атрибут, который предсказывает модель, находится в диапазоне 0-8. Вы можете заметить, что во всех методах указаны один выброс верхней границы и три выброса нижней границы . Интересно,...
Этот вопрос ссылается на статью Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» . В частности, в разделе 1.5 «Объяснения и предсказания различны» профессор Шмуэли пишет: При объяснительном моделировании основное внимание уделяется минимизации смещения для получения наиболее точного представления основной...
Я пытаюсь научиться использовать нейронные сети. Я читал этот урок . После подбора нейронной сети по временному ряду, используя значение в для прогнозирования значения в момент времени t + 1, автор получает следующий график, где синяя линия - это временной ряд, зеленый - это прогноз данных поезда,...
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 2 года назад . В настоящее время я слежу за магистерской...
Я использую квантильную регрессию (например, через gbmили quantregв R) - фокусируюсь не на медиане, а на верхнем квантиле (например, 75-й). Исходя из опыта прогнозного моделирования, я хочу измерить, насколько хорошо модель вписывается в набор тестов, и иметь возможность описать это для...
Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с...
Я сталкивался со слухами о том, что некоторые исследования показали, что эффективность прогностических моделей больше зависит от опыта аналитика данных с выбранным методом, чем от выбора метода. Другими словами, утверждается, что более важно, чтобы аналитик данных был знаком с выбранным методом,...
Случайные леса работают путем создания множества деревьев решений, где каждое дерево создается с использованием начальной загрузки исходных обучающих данных (выборка как входных переменных, так и наблюдений). Можно ли применить аналогичный процесс для линейной регрессии? Создайте k моделей линейной...