Pytania otagowane jako predictive-models

Modele predykcyjne to modele statystyczne, których głównym celem jest optymalne przewidywanie innych obserwacji systemu, w przeciwieństwie do modeli, których celem jest sprawdzenie konkretnej hipotezy lub wyjaśnienie zjawiska mechanicznie. Jako takie, modele predykcyjne kładą mniejszy nacisk na interpretację, a większy nacisk na wydajność.

1
Wyjaśnienie, co Nate Silver powiedział o lessu
W pytaniu, które zadałem niedawno , powiedziano mi, że ekstrapolacja za pomocą lessa była dużym „nie-nie”. Ale w najnowszym artykule Nate'a Silvera na FiveThirtyEight.com omówił wykorzystanie lessu do prognozowania wyborów. Z lesssem omawiał specyfikę agresywnych i konserwatywnych prognoz z lesssem, ale jestem ciekawy, czy trafne jest przewidywanie przyszłych prognoz z …
3
Wizualizacja kalibracji przewidywanego prawdopodobieństwa modelu
Załóżmy, że mam model predykcyjny, który generuje dla każdej instancji prawdopodobieństwo dla każdej klasy. Teraz zdaję sobie sprawę, że istnieje wiele sposobów oceny takiego modelu, jeśli chcę wykorzystać te prawdopodobieństwa do klasyfikacji (precyzja, przywołanie itp.). Rozumiem również, że krzywa ROC i obszar pod nią mogą być użyte do określenia, jak …
3
Witryny z konkursami modelowania predykcyjnego
Biorę udział w konkursach modelowania predykcyjnego w Kaggle , TunedIt i CrowdAnalytix . Uważam, że te strony są dobrym sposobem na „wypracowanie” statystyk / uczenia maszynowego. Czy są jeszcze jakieś strony, o których powinienem wiedzieć? Co sądzisz o konkursach, w których gospodarz zamierza czerpać zyski z zgłoszeń konkurencji? / edycja: …
3
Jak przewidzieć wynik na podstawie pozytywnych przypadków jako treningu?
Dla uproszczenia załóżmy, że pracuję nad klasycznym przykładem wiadomości e-mail ze spamem / bez spamu. Mam zestaw 20000 e-maili. Wiem, że 2000 to spam, ale nie mam żadnego przykładu wiadomości nie będących spamem. Chciałbym przewidzieć, czy pozostałe 18000 to spam, czy nie. Idealnie, wynik, którego szukam, to prawdopodobieństwo (lub wartość …
2
Techniki powiększania danych dla ogólnych zestawów danych?
W wielu aplikacjach uczenia maszynowego tak zwane metody powiększania danych pozwoliły na zbudowanie lepszych modeli. Załóżmy na przykład zestaw szkoleniowy zawierający zdjęć kotów i psów. Obracając, odbijając, dostosowując kontrast itp. Można wygenerować dodatkowe obrazy z oryginalnych.100100100 W przypadku obrazów powiększanie danych jest stosunkowo proste. Załóżmy jednak (na przykład), że jeden …
2
Funkcja „ciekawości” dla pytań StackExchange
Próbuję stworzyć pakiet do eksploracji danych dla stron StackExchange, a w szczególności utknąłem w próbie ustalenia „najciekawszych” pytań. Chciałbym wykorzystać wynik pytania, ale usuwam stronniczość ze względu na liczbę wyświetleń, ale nie wiem, jak podejść do tego rygorystycznie. W idealnym świecie mógłbym sortować pytania, obliczając , gdzievjest liczbą głosów, anjest …
2
Bayesian myśli o przeuczeniu
Poświęciłem dużo czasu na opracowanie metod i oprogramowania do walidacji modeli predykcyjnych w tradycyjnej dziedzinie statystyki częstokroć. Wprowadzając w życie więcej pomysłów bayesowskich i nauczając, dostrzegam kilka kluczowych różnic do przyjęcia. Po pierwsze, bayesowskie modelowanie predykcyjne prosi analityka o przemyślenie wcześniejszych dystrybucji, które można dostosować do cech kandydujących, a ci …
2
Zwiększenie: dlaczego współczynnik uczenia się nazywa się parametrem regularyzacji?
Szybkość uczenia się parametr ( ) gradientu Zwiększenie kurczy wkładu każdego nowego modelu podstawowego -typically zawiera drzewo płytka, że dodaje się w serii. Wykazano, że radykalnie zwiększa dokładność zestawu testowego, co jest zrozumiałe, ponieważ przy mniejszych krokach minimum funkcji straty można uzyskać bardziej precyzyjnie. ν∈ [ 0 , 1 ]ν∈[0,1]\nu …
1
Modelowanie predykcyjne - czy powinniśmy dbać o modelowanie mieszane?
Czy w przypadku modelowania predykcyjnego musimy zajmować się pojęciami statystycznymi, takimi jak efekty losowe i nie- niezależność obserwacji (powtarzane pomiary)? Na przykład.... Mam dane z 5 kampanii mailowych (które miały miejsce w ciągu roku) z różnymi atrybutami i flagą do zakupu. Idealnie byłoby użyć wszystkich tych danych łącznie, aby zbudować …
2
Jak przewidzieć, kiedy nastąpi kolejne wydarzenie, na podstawie czasów poprzednich wydarzeń?
Jestem uczniem szkoły średniej i pracuję nad projektem programowania komputerowego, ale nie mam dużego doświadczenia w statystyce i modelowaniu danych poza kursem statystyki w szkole średniej, więc jestem trochę zdezorientowany. Zasadniczo mam dość dużą listę (zakładając, że jest wystarczająco duża, aby spełnić założenia dla wszelkich testów lub miar statystycznych) czasów, …
4
Określanie najlepszej funkcji dopasowania krzywej spośród funkcji liniowych, wykładniczych i logarytmicznych
Kontekst: Z pytania dotyczącego wymiany stosów matematycznych (czy mogę zbudować program) , ktoś ma zestaw punktów i chce dopasować do niego krzywą, liniową, wykładniczą lub logarytmiczną. Zwykłą metodą jest rozpoczęcie od wybrania jednego z nich (który określa model), a następnie wykonanie obliczeń statystycznych.x - yx-yx-y Ale tak naprawdę potrzebne jest …
1
Krokowy AIC - czy wokół tego tematu istnieją kontrowersje?
Przeczytałem niezliczoną liczbę postów na tej stronie, które są niezwykle przeciwne stosowaniu stopniowego wyboru zmiennych przy użyciu dowolnego kryterium, niezależnie od tego, czy będzie to oparte na wartościach p, AIC, BIC itp. Rozumiem, dlaczego te procedury są ogólnie dość kiepskie w doborze zmiennych. Prawdopodobnie słynny post Gunga jasno ilustruje dlaczego; …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.