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.

3
Jak zmniejszyć predyktory we właściwy sposób dla modelu regresji logistycznej
Czytałem więc kilka książek (lub ich części) na temat modelowania (między innymi „Strategie modelowania regresji” F. Harrella, ponieważ moja obecna sytuacja jest taka, że ​​muszę zrobić model logistyczny oparty na danych binarnych odpowiedzi. W moim zestawie danych mam zarówno dane ciągłe, jakościowe, jak i binarne (predyktory). Zasadniczo mam teraz około …

1
Jak sprawiedliwe jest używanie słowa „przewidywanie” dla regresji (logistycznej)?
Rozumiem, że nawet regresja nie powoduje przyczynowości. Może jedynie dawać powiązanie między zmienną y i zmiennymi x i ewentualnie kierunkiem. Mam rację? Często znajduję frazy podobne do „x przewiduje y” nawet w większości podręczników kursów i na różnych stronach kursów online. I często nazywacie regresory jako predyktory, a y jako …

2
Łączenie informacji o szeregach czasowych ze źródeł o wielu rozdzielczościach / skalach przestrzennych
Mam wiele satelitarnych obrazów rastrowych dostępnych z różnych czujników. Z nich grubsze mają bardzo dużą rozdzielczość czasową. Rastry o średniej rozdzielczości mają zwykle mniej dat akwizycji, ale nadal dostępny jest pewien stopień informacji. Te o lepszej rozdzielczości mają bardzo niską rozdzielczość czasową, obejmującą od 2 do 6 dat zaobserwowanych w …

1
Ukryty model Markowa do przewidywania zdarzeń
Pytanie : Czy konfiguracja poniżej jest sensowną implementacją modelu Hidden Markov? Mam zestaw danych 108,000obserwacji (wykonanych w ciągu 100 dni) i przybliżonych 2000zdarzeń z całego okresu obserwacji. Dane wyglądają jak na poniższym rysunku, gdzie obserwowana zmienna może przyjąć 3 wartości dyskretne[ 1 , 2 , 3 ][1,2,3][1,2,3] a czerwone kolumny …

1
Unikalny (?) Pomysł na prognozowanie sprzedaży
Pracuję nad opracowaniem modelu do przewidywania całkowitej sprzedaży produktu. Mam około półtora roku rezerwacji, więc mógłbym przeprowadzić standardową analizę szeregów czasowych. Mam jednak również wiele danych na temat każdej „możliwości” (potencjalnej sprzedaży), która została zamknięta lub utracona. „Możliwości” są realizowane etapami rurociągu, dopóki nie zostaną zamknięte lub utracone; powiązali również …

5
Czy klastrowanie wstępne pomaga zbudować lepszy model predykcyjny?
Do zadania modelowania rezygnacji rozważałem: Oblicz k klastrów dla danych Zbuduj k modeli dla każdego klastra osobno. Uzasadnieniem tego jest to, że nie ma nic do udowodnienia, że ​​populacja subskrybentów jest jednorodna, więc uzasadnione jest założenie, że proces generowania danych może być różny dla różnych „grup” Moje pytanie brzmi, czy …

1
Najlepszy sposób obsługi niezbilansowanego zestawu danych wieloklasowych za pomocą SVM
Próbuję zbudować model predykcyjny za pomocą maszyn SVM na dość niezrównoważonych danych. Moje etykiety / wyniki mają trzy klasy: pozytywną, neutralną i negatywną. Powiedziałbym, że pozytywny przykład stanowi około 10-20% moich danych, neutralny około 50-60%, a negatywny około 30-40%. Próbuję zrównoważyć klasy, ponieważ koszty związane z niepoprawnymi prognozami między klasami …
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.