প্রশ্ন ট্যাগ «ensemble»

র্যান্ডম অরণ্যগুলি সিদ্ধান্ত গাছের একটি সংযুক্তি তৈরির মাধ্যমে কাজ করে যেখানে প্রতিটি গাছ মূল প্রশিক্ষণের ডেটার বুটস্ট্র্যাপ নমুনা (ইনপুট ভেরিয়েবল এবং পর্যবেক্ষণ উভয়ের নমুনা) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। লিনিয়ার রিগ্রেশন এর জন্য কি একই জাতীয় প্রক্রিয়া প্রয়োগ করা যেতে পারে? প্রতিটি কে-রিগ্রেশনগুলির জন্য এলোমেলো বুটস্ট্র্যাপ নমুনা ব্যবহার করে কে …

14 regression  predictive-models  ensemble 

আমি নিম্নলিখিত প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করে একটি এলোমেলো বন তৈরি করতে চাই: বিভাজন নির্ধারণ করতে তথ্য লাভ এবং ব্যবহার করে ডেটা এবং বৈশিষ্ট্যগুলির এলোমেলো নমুনার উপর একটি গাছ তৈরি করুন কোনও লিফ নোডের সমাপ্তি যদি এটি পূর্ব নির্ধারিত গভীরতা অতিক্রম করে বা কোনও বিভাজনের ফলে পাতার গণনা পূর্ব নির্ধারিত ন্যূনতমের চেয়ে …

14 classification  random-forest  lasso  ensemble 

এটি আমার কাছে মনে হয় যে শেখানো পোশাকটি সর্বদা একটি একক শিক্ষার অনুমানের চেয়ে ভাল ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পারফরম্যান্স দেয়। সুতরাং, আমরা কেন তাদের সব সময় ব্যবহার করি না? আমার অনুমানটি সম্ভবত, গণনার সীমাবদ্ধতার কারণে? (তবুও, আমরা দুর্বল ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করি, তাই আমি জানি না)।

13 boosting  ensemble  bagging 

তারা কীভাবে কাজ করবে তাত্ত্বিকভাবে (বাছাই করা) আমি বুঝতে পারি, তবে কীভাবে আসল পদ্ধতিতে (যেমন ভোটদান, ওজনযুক্ত মিশ্রণ ইত্যাদি) ব্যবহার করা যায় তা নিশ্চিত নই। জমায়েত পদ্ধতি প্রয়োগের জন্য ভাল সংস্থানগুলি কী কী? পাইথনে বাস্তবায়ন সম্পর্কিত কোনও বিশেষ সংস্থান আছে কি? সম্পাদনা করুন: মন্তব্যে আলোচনার উপর ভিত্তি করে কিছু সাফ …

13 machine-learning  python  ensemble 

আমি একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে চাই যা গড়ে ওঠা একাধিক ওএলএস মডেল, প্রতিটি সম্পূর্ণ ডেটার সাবসেটের উপর ভিত্তি করে। এর পেছনের ধারণাটি এই কাগজের উপর ভিত্তি করে । আমি কে ভাঁজগুলি তৈরি করি এবং কে ওএলএস মডেলগুলি তৈরি করি, প্রতিটি ফোল্ডের কোনও ছাড়াই ডেটাতে। আমি তারপরে চূড়ান্ত মডেলটি পেতে …

13 regression  least-squares  ensemble 

আমার সময়-সিরিজের পূর্বাভাস স্বয়ংক্রিয় করতে হবে এবং আমি এই সিরিজের বৈশিষ্ট্যগুলি (মৌসুমতা, প্রবণতা, গোলমাল ইত্যাদি) আগে থেকে জানি না। আমার লক্ষ্য প্রতিটি সিরিজের জন্য সর্বোত্তম সম্ভাব্য মডেল পাওয়ার নয়, তবে বেশ খারাপ মডেলগুলি এড়ানো। অন্য কথায়, প্রতিবার ছোট ত্রুটি পাওয়া সমস্যা নয়, তবে একবারে একবারে বড় ত্রুটি পাওয়া। আমি ভেবেছিলাম …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

সাম্প্রতিককালে, আমি মডেল স্ট্যাকিংয়ের জন্য আগ্রহী হয়ে উঠছি se বিশেষত, আমি রিগ্রেশন সমস্যার জন্য কিছু খেলনা ডেটাসেটের সাথে কিছুটা পরীক্ষা করেছি। আমি মূলত স্বতন্ত্র "স্তর 0" রেজিস্ট্রারগুলি প্রয়োগ করেছি, প্রতিটি রেজিস্ট্রারের আউটপুট পূর্বাভাসকে "মেটা-রেজিস্ট্রার" এর ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করার জন্য একটি নতুন বৈশিষ্ট্য হিসাবে সংরক্ষণ করেছি এবং এই নতুন বৈশিষ্ট্যগুলিতে …

11 machine-learning  ensemble  stacking 

বৃক্ষভিত্তিক নকশাকৃত পদ্ধতি যেমন র‌্যান্ডম ফরেস্ট এবং পরবর্তী ডেরাইভেটিভস (যেমন শর্তসাপেক্ষ বন) সমস্ত আপেক্ষিক পরিবর্তনশীল গুরুত্ব চিহ্নিত করার জন্য তথাকথিত "ছোট এন , লার্জ পি " সমস্যায় কার্যকর হতে পারে port সত্যই, এটি কেস হিসাবে দেখা দেয় তবে আমার প্রশ্নটি এই ক্ষমতাটি কতদূর নেওয়া যেতে পারে? কেউ কি 30 টি …

10 random-forest  small-sample  ensemble 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom