প্রশ্ন ট্যাগ «prediction»

আমি নীচে প্রতি প্রত্যাশিত পূর্বাভাস ত্রুটির (ESL) তাত্পর্য বোঝার জন্য লড়াই করছি, বিশেষত ২.১১ এবং ২.১২ (কন্ডিশনিং, পয়েন্ট-ওয়াইজ ন্যূনতম দিকে ধাপ) the যে কোনও পয়েন্টার বা লিঙ্কগুলি প্রশংসিত। নীচে আমি ইএসএল পৃষ্ঠা থেকে উদ্ধৃত প্রতিবেদন করছি। 18. প্রথম দুটি সমীকরণ, ক্রম, সমীকরণ 2.11 এবং 2.12। যাক একটি বাস্তব মূল্যবান র্যান্ডম …

20 regression  prediction  error 

প্রথমত, তিনি ফলাফলের সম্ভাবনা দেন। সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন নির্বাচনের জন্য তার পূর্বাভাস বর্তমানে 82% ক্লিনটন বনাম 18% ট্রাম্প। এখন, ট্রাম্প জিতলেও, আমি কীভাবে জানব যে তার জয়ের সময়টি কেবল 18% ছিল না? অন্য সমস্যাটি হ'ল সময়ের সাথে সাথে তার সম্ভাবনাগুলিও বদলে যায়। সুতরাং 31 জুলাই, এটি ট্রাম্প এবং ক্লিনটনের মধ্যে …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

আমি ভবিষ্যদ্বাণী সঙ্কুচিত / নির্বাচনের জন্য ইলাস্টিক নেট পদ্ধতিতে সত্যই আগ্রহী হয়ে উঠছি। এটি খুব শক্তিশালী বলে মনে হচ্ছে। তবে বৈজ্ঞানিক দৃষ্টিকোণ থেকে আমি সহকর্মীরা একবার পেয়ে গেলে কী করণীয় তা ভাল করে জানিনা। আমি কোন প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছি? এটি সেই পরিবর্তনশীল যা ফলাফলটিকে সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত করে এবং এইগুলি …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

আমার কাছে একটি ডেটা ফ্রেম রয়েছে যাতে দুটি সময়ের সিরিজ থাকে: তারিখ এবং সংস্করণ নম্বর Emacs এবং ফায়ারফক্স প্রকাশের। একটি ggplot2 কমান্ড ব্যবহার করে বিন্দুগুলিকে লাইনে পরিণত করার জন্য একটি চার্ট তৈরি করা সহজ যা লোয়েস (এমনভাবে দেখায় যে কিছুটা মজাদার মনে হয়) uses কীভাবে আমি ভবিষ্যতে লাইনগুলি প্রসারিত করতে …

18 prediction  ggplot2 

randomForestআমি যখন ব্যবহার করি তখন প্যাকেজটি ক্লাসের সম্ভাবনাগুলি কীভাবে অনুমান করে predict(model, data, type = "prob")? সম্ভাব্যতার পূর্বাভাস rangerদেওয়ার পক্ষে probability = Tযুক্তি ব্যবহার করে আমি এলোমেলো বন প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করছিলাম । rangerডকুমেন্টেশনে বলেছেন যে এটি: ম্যালি এট আল-এর মতো একটি সম্ভাব্য বন বর্ধন করুন। (2012)। আমি কিছু ডেটা …

16 r  random-forest  prediction 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

আমি কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করব তা শিখার চেষ্টা করছি। আমি এই টিউটোরিয়াল পড়ছিলাম । একটি টাইম সিরিজ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ঝুলানো মান ব্যবহার করার পরttt এ মানটি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য লেখক নীচের প্লটটি অর্জন করেন, যেখানে নীল রেখাটি সময় সিরিজ, সবুজই ট্রেনের ডেটাতে পূর্বাভাস, লাল পরীক্ষার ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

প্যারামিটার (গড়-বিবর্তনের সম্পর্কের ঘাঁটিঘটিত) 1 এবং 2 এর মধ্যে থাকা হলে একটি ট্যুইডি বিতরণ শূন্যের পয়েন্টযুক্ত ভর সহ স্কিউ ডেটা মডেল করতে পারে ।ppp একইভাবে শূন্য-স্ফীত (অন্যথায় অবিচ্ছিন্ন বা বিযুক্ত) মডেলটিতে প্রচুর পরিমাণে জিরো থাকতে পারে। আমার বুঝতে সমস্যা হচ্ছে কেন এমন হয় যে আমি যখন এই ধরণের মডেলগুলির সাথে …

15 r  generalized-linear-model  prediction  zero-inflation  tweedie-distribution 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি বর্তমানে পরিসংখ্যান / একোমেট্রিক্সের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

আমার কাছে সর্বাধিক জনপ্রিয় সংগীত শিল্পীদের সম্পর্কে আকর্ষণীয় তথ্য রয়েছে যা প্রায় 200 কংগ্রেসনাল জেলাতে লোকেশন দ্বারা বিভক্ত। আমি দেখতে চাই যে কোনও ব্যক্তিকে তার সংগীত পছন্দগুলি নিয়ে পোল করা এবং তিনি "ডেমোক্র্যাটের মতো শুনেন" বা "রিপাবলিকানের মতো শুনেন কিনা" তা নির্ধারণ করতে পারে কিনা। (স্বাভাবিকভাবেই এটি হালকা হৃদয়যুক্ত, তবে …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

আমি অংশগ্রহণকারীদের একটি ডেটাসেটে (প্রায়) সকলেই মারা গেছেন (উদাহরণস্বরূপ 1 বছর) শেষ হয়ে যাওয়ার কারণে সর্বজনীন মৃত্যুর জন্য একটি পূর্বাভাস মডেল (কক্স পিএইচ) বিকাশ করতে চাই। নির্দিষ্ট সময় পয়েন্টে মারা যাওয়ার নিখুঁত ঝুঁকি পূর্বাভাস দেওয়ার পরিবর্তে, আমি প্রতিটি ব্যক্তির জন্য বেঁচে থাকার সময় (মাসগুলিতে) পূর্বাভাস দিতে চাই। আর (যেমন একটি …

14 survival  prediction  cox-model 

আমি এক বছর ধরে খুব বেশি অগ্রগতি ছাড়াই এই সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করছি। এটি যে গবেষণা প্রকল্পটি আমি করছি তারই একটি অংশ, তবে আমি এটি তৈরি করেছি এমন একটি উদাহরণের উদাহরণ দিয়ে বর্ণনা করব, কারণ সমস্যার আসল ডোমেনটি কিছুটা বিভ্রান্তিকর (চোখের ট্র্যাকিং)। আপনি এমন একটি বিমান যা শত্রু জাহাজকে …

14 time-series  machine-learning  prediction 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

আমি র্যান্ডম ফরেস্ট কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করছি। গাছগুলি কীভাবে তৈরি হয় সে সম্পর্কে আমার উপলব্ধি আছে তবে ব্যাগের নমুনার বাইরে র্যান্ডম ফরেস্ট কীভাবে পূর্বাভাস দেয় তা বুঝতে পারি না। কেউ কি আমাকে একটি সহজ ব্যাখ্যা দিতে পারেন, দয়া করে? :)

14 random-forest  prediction 

নিকটবর্তী প্রতিবেশী সেরা ভবিষ্যদ্বাণীকারী এই ধারণা নিয়ে আমার ডেটাসেট রয়েছে। দ্বি-মুখী গ্রেডিয়েন্টের কেবলমাত্র নিখুঁত উদাহরণ- মনে করুন আমাদের কাছে এমন কয়েকটি ঘটনা রয়েছে যেখানে কয়েকটি মূল্যবোধ অনুপস্থিত, আমরা প্রতিবেশী এবং প্রবণতার ভিত্তিতে সহজেই অনুমান করতে পারি। আর-তে সম্পর্কিত ডেটা ম্যাট্রিক্স (ওয়ার্কআউটের জন্য ডামি উদাহরণ): miss.mat <- matrix (c(5:11, 6:10, NA,12, …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation