প্রশ্ন ট্যাগ «prediction»

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে ডেটা ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করার জন্য ধারণাটি বুঝতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, আর এ আপনি ব্যবহার করতে পারেন: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) আমার একমাত্র প্রশ্ন, নতুন পর্যবেক্ষণগুলির জন্য আমি আউটপুট মানগুলির পূর্বাভাস দিতে চাই, সেগুলি কীভাবে সঠিকভাবে মাপা যায়? এটা হবে scaled.new <- (new - mean(data)) / std(data),?

13 r  regression  prediction  scales 

আসুন এই হাইপোটিকাল ডেটাসেট বিবেচনা করুন: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) আমরা lmeপ্রতিক্রিয়াটিকে এলোমেলো প্রভাবের মডেল সহ ব্যবহার করতে পারি : require(nlme) model <- …

13 mixed-model  linear-model  prediction 

একটি এলোমেলো অরণ্য গণনা তথ্য যথাযথভাবে পূর্বাভাস প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে? এটি কীভাবে এগিয়ে যাবে? আমার কাছে মানগুলির বিস্তৃত পরিসর রয়েছে সুতরাং শ্রেণিবিন্যাসটি সত্যিকার অর্থে আসে না। আমি যদি রিগ্রেশন ব্যবহার করতাম তবে আমি কী ফলাফলগুলি ছাঁটাই করব? আমি এখানে বেশ হারিয়ে গেছি। কোন ধারনা?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

আমি 10x10CV দিয়ে একটি র্যান্ডমফোরস্ট অবজেক্ট প্রশিক্ষণের জন্য ক্যারেট প্যাকেজটি ব্যবহার করি। library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) এর পরে, আমি একটি টেস্টসেটে নতুন র্যান্ডমফোরস্টটি পরীক্ষা করি (নতুন ডেটা) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) কনফিউশন ম্যাট্রিক্স আমাকে দেখায়, যে মডেলটি …

12 r  random-forest  prediction  caret 

নেটফ্লিক্স তার পরামর্শগুলি ব্যবহার করে অন্যান্য মুভি / শোগুলির জমা দেওয়া রেটিংয়ের উপর ভিত্তি করে ব্যবহার করে। এই রেটিং সিস্টেমটিতে পাঁচটি তারা ছিল। এখন, নেটফ্লিক্স ব্যবহারকারীদের পছন্দ / অপছন্দ (থাম্বস-আপ / থাম্বস-ডাউন) সিনেমা / শো করতে দেয়। তারা দাবি করে যে সিনেমাগুলি রেট করা সহজ। এই দ্বি-মুখী শ্রেণিবিন্যাসটি 5-ওয়ে শ্রেণিবদ্ধকরণ …

11 variance  predictive-models  prediction 

আমি ভাবছি যদি ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবধান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান একই জিনিসটি মূল্যায়ন করে। লিনিয়ার রিগ্রেশন সহ উদাহরণস্বরূপ, আপনি যখন কোনও উপযুক্ত মানগুলির পূর্বাভাস ব্যবধানটি অনুমান করেন, আপনি আপনার ব্যবধানের সীমাটি অনুমান করেন যেখানে আপনি নিজের মানটি কমবে বলে আশা করছেন। একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের বিপরীতে, আপনি কোনও গড় মূল্য হিসাবে কোনও বিতরণ …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

আমি পূর্বাভাসের জন্য আর এর neuralnetপ্যাকেজ ( এখানে ডকুমেন্টেশন ) ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । এখানে আমি যা করার চেষ্টা করছি: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% …

11 r  neural-networks  prediction  error 

এটি প্রদর্শিত হয়েছে যে বায়েস ফ্যাক্টরগুলি ব্যবহার করে এবিসি মডেল পছন্দটি সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানগুলির ব্যবহার থেকে আগত কোনও ত্রুটির উপস্থিতির কারণে প্রস্তাবিত হওয়ার দরকার নেই। এই গবেষণাপত্রের উপসংহার বেইস ফ্যাক্টর (অ্যালগরিদম 2) আনুমানিক জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতির আচরণের গবেষণা উপর নির্ভর করে। এটি সুপরিচিত যে বেইস ফ্যাক্টরগুলি মডেল পছন্দ পরিচালনার জন্য …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

পূর্বাভাস এবং সহনশীলতার ব্যবধানগুলির জন্য আমার কাছে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। আসুন প্রথমে সহনশীলতার ব্যবধানগুলির সংজ্ঞাটির সাথে একমত হন: আমাদের একটি আত্মবিশ্বাসের স্তর দেওয়া হয়, 90% বলে, জনসংখ্যার শতকরা হার ধরতে, 99% বলে, এবং একটি নমুনা আকার বলে, 20 বলে। সম্ভাবনা বন্টন জানা যায়, স্বাভাবিক বলে সুবিধার জন্য. এখন, তিন …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

র্যান্ডম ফরেস্ট বা এক্সট্রিম গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং (এক্সজিবিস্ট) এর মতো অ্যালগোরিদম ব্যবহার করার সময় প্রতিটি পূর্বাভাসিত মানের জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের স্কোর (আমরা এটিকে আত্মবিশ্বাসের মান বা সম্ভাবনাও বলতে পারি) পেতে পারি? আসুন বলি যে এই আত্মবিশ্বাসের স্কোর 0 থেকে 1 অবধি থাকবে এবং একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে আমি কতটা আত্মবিশ্বাসী তা …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

আমি পৃথক জাহাজের জন্য সহজ র্যান্ডম এফেক্টস (যা ফিশারিগুলিতে সময়ের সাথে সাথে পুনরাবৃত্তি করতে পারে) মডেল করতে এমজিসিভিতে গ্যাম ব্যবহার করে মোট মাছ ধরা মডেলিং করতে আগ্রহী। আমার 98 টি বিষয় রয়েছে, তাই আমি ভেবেছিলাম যে এলোমেলো প্রভাবগুলির মডেল করার জন্য আমি গ্যামের পরিবর্তে গ্যাম ব্যবহার করব। আমার মডেলটি হ'ল: …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

কার্যকারিতা অনুমান এবং পূর্বাভাস (শ্রেণিবদ্ধতা এবং প্রতিরোধ উভয়) এর মধ্যে সম্পর্ক এবং পার্থক্য কী? পূর্বাভাস প্রসঙ্গে, আমাদের কাছে ভবিষ্যদ্বাণী / ইনপুট ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়া / আউটপুট ভেরিয়েবল রয়েছে। এর অর্থ কি এই যে ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবলের মধ্যে কার্যকারিতা রয়েছে? তাহলে, ভবিষ্যদ্বাণীটি কার্যকারণ মূল্যের সাথে সম্পর্কিত? যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে …

10 prediction  causality  definition 

আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে যা আমি মনে করি প্রচুর ব্যবহারকারীর কাছে একেবারে বেসিক। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলি ব্যবহার করছি (i) বেশ কয়েকটি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং আমার প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের সম্পর্ক তদন্ত করতে এবং (ii) ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে আমার প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস। একটি নির্দিষ্ট ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এক্স উল্লেখযোগ্যভাবে আমার প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলকে …

10 statistical-significance  predictive-models  p-value  prediction  out-of-sample