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.

2
Czy przewidywanie jest „złotym kryterium” do oceny zdolności statystycznych?
W zeszły weekend czytałem podręczniki modeli liniowych Faraway z R (1. edycja). Faraway miał rozdział zatytułowany „Strategia statystyczna i niepewność modelu”. Opisał (strona 158), że sztucznie wygenerowany niektóre dane przy użyciu bardzo skomplikowany model, a następnie poprosił swoich uczniów do modelowania danych i porównać studentów przewidywanych wyników vs odczytu wyników. …
1
Czy podczas budowania modelu regresji przy użyciu oddzielnych zestawów modelowania / sprawdzania poprawności należy „ponownie wprowadzić do obiegu” dane sprawdzania poprawności?
Załóżmy, że mam podział 80/20 między obserwacjami modelowania / walidacji. Dopasowałem model do zestawu danych modelowania i czuję się dobrze z błędem, który widzę w zestawie danych sprawdzania poprawności. Przed wdrożeniem mojego modelu do oceny przyszłych obserwacji, czy właściwe jest połączenie weryfikacji z powrotem z danymi modelowania, aby uzyskać zaktualizowane …
2
Kiedy rejestrować / wyeksponować zmienne podczas korzystania z losowych modeli lasu?
Wykonuję regresję przy użyciu Losowych lasów do przewidywania cen na podstawie kilku atrybutów. Kod jest napisany w Pythonie przy użyciu Scikit-learn. Jak zdecydować, czy należy przekształcić zmienne za pomocą exp/ logprzed użyciem, aby dopasować je do modelu regresji? Czy jest to konieczne, gdy stosuje się podejście Ensemble, takie jak Losowy …
2
Dlaczego odcięcie P> 0,5 nie jest „optymalne” dla regresji logistycznej?
PRZEDMOWA: Nie dbam o zalety zastosowania odcięcia lub nie, ani o to, jak należy wybrać odcięcie. Moje pytanie jest czysto matematyczne i wynika z ciekawości. Regresja logistyczna modeluje prawdopodobieństwo warunkowe tylne klasy A w porównaniu z klasą B i pasuje do hiperpłaszczyzny, w której prawdopodobieństwa warunkowe tylne są równe. Teoretycznie …
2
Prognozowanie regresji kwantowej
Jestem zainteresowany wykorzystaniem regresji kwantylowej dla niektórych moich modeli, ale chciałbym uzyskać wyjaśnienia na temat tego, co mogę osiągnąć przy użyciu tej metodologii. Rozumiem mogę uzyskać bardziej solidną analizę IV / DV relacji , zwłaszcza w obliczu skrajnych i heteroskedastyczności, ale w moim przypadku nacisk kładziony jest na przewidywania. W …
2
Co to jest skurcz?
Słowo „skurcz” jest często rzucane w niektórych kręgach. Ale co to jest skurcz, wydaje się, że nie ma jasnej definicji. Jeśli mam szereg czasowy (lub jakąkolwiek kolekcję obserwacji jakiegoś procesu), jakie są różne sposoby pomiaru pewnego rodzaju skurczu empirycznego w szeregu? Jakie są rodzaje teoretycznego skurczu, o których mogę mówić? …
2
Jak wybrać optymalną szerokość pojemnika podczas kalibracji modeli prawdopodobieństwa?
Tło: Istnieje kilka świetnych pytań / odpowiedzi na temat kalibracji modeli, które przewidują prawdopodobieństwo wystąpienia wyniku. Na przykład Wynik Briera i jego rozkład na rozdzielczość, niepewność i wiarygodność . Wykresy kalibracyjne i regresja izotoniczna . Metody te często wymagają zastosowania metody binowania na przewidywanych prawdopodobieństwach, dzięki czemu zachowanie wyniku (0, …
1
Test dobroci dopasowania w regresji logistycznej; które „dopasowanie” chcemy przetestować?
Mam na myśli pytanie i odpowiedzi: Jak porównać (prawdopodobieństwo) zdolność predykcyjną modeli opracowanych na podstawie regresji logistycznej? autor: @Clark Chong oraz odpowiedzi / komentarze @Frank Harrell. oraz na pytanie Stopnie swobody w teście Hosmer-Lemeshowχ2χ2\chi^2 i w komentarzach. Przeczytałem artykuł DW Hosmer, T. Hosmer, S. Le Cessie, S. Lemeshow, „Porównanie testów …
1
Czy występuje problem z wielokoliniowością i regresją splajnów?
Podczas korzystania z naturalnych (tj. Ograniczonych) splajnów sześciennych, tworzone funkcje podstawowe są wysoce współliniowe, a po zastosowaniu w regresji wydają się generować bardzo wysokie statystyki VIF (współczynnik inflacji wariancji), sygnalizując wielokoliniowość. Czy rozważając przypadek modelu do celów prognozowania, jest to problem? Wydaje się, że zawsze tak będzie ze względu na …
1
Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody
Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi lmezastanawiałem się, dlaczego. Zacznij od …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
2
Inżynieria cech niezależna od domeny, która zachowuje znaczenie semantyczne?
Inżynieria cech jest często ważnym elementem uczenia maszynowego (została wykorzystana bardzo często, aby wygrać Puchar KDD w 2010 r .). Uważam jednak, że większość technik inżynierii cech również zniszczyć jakiekolwiek intuicyjne znaczenie podstawowych funkcji lub są bardzo specyficzne dla konkretnej domeny lub nawet określonego rodzaju funkcji. Klasycznym przykładem tego pierwszego …
2
Przewidywanie wielu celów lub klas?
Załóżmy, że buduję model predykcyjny, w którym próbuję przewidzieć wiele zdarzeń (na przykład zarówno rzut kości, jak i rzut monetą). Większość znanych mi algorytmów działa tylko z jednym celem, więc zastanawiam się, czy istnieje standardowe podejście do tego rodzaju rzeczy. Widzę dwie możliwe opcje. Być może najbardziej naiwnym podejściem byłoby …
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.