প্রশ্ন ট্যাগ «prediction»

আমি স্কলার ডকুমেন্টেশন দিয়ে যাচ্ছি তবে আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রসঙ্গে এই ফাংশনগুলির উদ্দেশ্য বুঝতে সক্ষম হই না। কারণ decision_functionএটি বলে যে হাইপারপ্লেন এবং পরীক্ষার উদাহরণগুলির মধ্যে এর দূরত্ব। এই বিশেষ তথ্যটি কীভাবে কার্যকর? এবং এটি কীভাবে সম্পর্কিত predictএবং predict-probaপদ্ধতির সাথে সম্পর্কিত?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

আমি কীভাবে বায়সীয় লিনিয়ার রিগ্রেশনের উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণকে মূল্যায়ন করব, এখানে পৃষ্ঠা 3 তে বর্ণিত মৌলিক কেসটি পেরিয়ে কীভাবে নীচে অনুলিপি করব সে সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি । p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta, \sigma^2 \mid y) মূল কেসটি এই লিনিয়ার রিগ্রেশন …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

এর মাধ্যমে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি অনুমানগুলি গণনা করা হয়: sN=1N∑Ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−√.sN=1N∑i=1N(xi−x¯)2. s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikedia.org/wiki/S স্ট্যান্ডার্ড_ডিভিয়েশন# নমুনা_ স্ট্যান্ডার্ড_ডিয়েশন ) পূর্বাভাস নির্ভুলতার জন্য 10-গুণ ক্রস বৈধতা থেকে নমুনা? আমি উদ্বিগ্ন যে প্রতিটি ভাঁজগুলির মধ্যে গণনা করা পূর্বাভাসের নির্ভুলতা নির্ভরশীল কারণ প্রশিক্ষণের সেটগুলির মধ্যে যথেষ্ট পরিমাণে ওভারল্যাপের (যদিও পূর্বাভাসের …

10 confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval 

আমি WinBUGS এর নতুন ব্যবহারকারী এবং আপনার সাহায্যের জন্য একটি প্রশ্ন আছে। নিম্নলিখিত কোডটি চালানোর পরে, আমি (পরিসংখ্যান, ঘনত্ব) এর beta0মাধ্যমে প্যারামিটার পেয়েছি beta4, কিন্তু কোডের মডেলটিতে hআমি সেট করেছিলাম, যার শেষ মানেরটির পূর্বাভাস কীভাবে পাওয়া যায় তা আমি জানি না NA। কেউ কি আমাকে ইঙ্গিত দিতে পারে? যেকোন উপদেশ …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

হস্তি এট আল। "স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিং এর উপাদানসমূহ" (২০০৯) একটি ডেটা উত্পাদন প্রক্রিয়া বিবেচনা করে Y=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon সঙ্গে E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0 এবং Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon}। তারা প্রত্যাশিত স্কোয়ারড পূর্বাভাস ত্রুটির নীচে নীচের পক্ষপাত-বৈকল্পিক পচন উপস্থাপন করে x0x0x_0 (পৃষ্ঠা 223, সূত্র 7.9): Err(x0)=E([y−f^(x0)]2|X=x0)=…=σ2ε+Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))=Irreducible error+Bias2+Variance.Err(x0)=E([y−f^(x0)]2|X=x0)=…=σε2+Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))=Irreducible error+Bias2+Variance.\begin{aligned} \text{Err}(x_0) &= \mathbb{E}\left( [ y - \hat …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

আমি ব্যালেন্স স্কোরের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করি এবং বিভিন্ন রিগ্রেশন পদ্ধতির চেষ্টা করেছি। একটি জিনিস আমি লক্ষ্য করেছি যে পূর্বাভাসিত মানগুলি একরকম উপরের আবদ্ধ থাকে। যে, আসল ভারসাম্য হয়[ 0.0 , 1.0 )[0.0,1.0)[0.0, 1.0), তবে আমার পূর্বাভাসগুলি প্রায় উপরে । নিম্নলিখিত প্লটটি আসল বনাম বনাম পূর্বাভাস ভারসাম্য দেখায় (লিনিয়ার রিগ্রেশন …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

আমি 200 সাবজেক্ট এবং 1000 ভেরিয়েবলের সাথে আমার ডেটা পূর্বাভাসের ক্রস-বৈধকরণের কাজ করছি। আমি আগ্রহী রিজ রিগ্রেশনটি ভেরিয়েবলের সংখ্যা হিসাবে (আমি ব্যবহার করতে চাই) নমুনার সংখ্যার চেয়ে বেশি। সুতরাং আমি সঙ্কুচিত অনুমানকারী ব্যবহার করতে চাই। নীচে উদাহরণস্বরূপ ডেটা তৈরি করা হয়েছে: #random population of 200 subjects with 1000 variables M …

9 r  cross-validation  prediction  ridge-regression 

আমি বয়েস কোর্সে একটি ইন্ট্রো নিচ্ছি এবং ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিতরণ বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। আমি বুঝতে পারি যে সেগুলি কেন কার্যকর এবং আমি সংজ্ঞাটির সাথে পরিচিত, তবে এমন কিছু জিনিস রয়েছে যা আমি বেশ বুঝতে পারি না। 1) কীভাবে নতুন পর্যবেক্ষণের ভেক্টরের সঠিক অনুমানমূলক বিতরণ পাবেন মনে করুন যে আমরা …

9 bayesian  prediction 

আমার একটি ডায়নামিক নাইভ বেইস মডেল বেশ কয়েকটি টেম্পোরাল ভেরিয়েবলের উপর প্রশিক্ষিত। মডেলটির আউটপুটটি P(Event) @ t+1প্রতিটি অনুমানের পূর্বাভাস t। চক্রান্ত P(Event)বনাম timeযেমন নীচের চিত্রে দেওয়া হয়। এই চিত্রে, কালো রেখাটিP(Event) আমার মডেল দ্বারা পূর্বাভাস হিসাবে উপস্থাপিত ; অনুভূমিক লাল রেখা ঘটনা ঘটছে পূর্ব সম্ভাব্যতা প্রতিনিধিত্ব করে; এবং বিন্দুযুক্ত উল্লম্ব …

9 time-series  probability  prediction  model-comparison  model-evaluation 

আমার একটি দুর্দান্ত randomForestশ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল রয়েছে যা আমি একটি অ্যাপ্লিকেশনটিতে ব্যবহার করতে চাই যা একটি নতুন কেসের শ্রেণীর পূর্বাভাস দেয়। নতুন ক্ষেত্রে অনিবার্যভাবে মূল্যবোধ হারিয়েছে। ভবিষ্যদ্বাণী করা এনএ-তে যেমন কাজ করবে না। আমার কীভাবে এটি করা উচিত? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

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 

পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমি আমার পরীক্ষার ব্যবস্থা থেকে একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল গণনা করেছি। আমি পড়েছি যে উপলভ্য ডেটা থেকে খুব দূরে চলে যায় এমন পয়েন্টগুলির জন্য আপনার পূর্বাভাসগুলি গণনা করা উচিত নয়। তবে আমি কতদূর পরিবহন করতে পারি তা জানতে সাহায্যের জন্য আমি কোনও গাইডেন্স পাইনি। উদাহরণস্বরূপ, আমি …

9 regression  prediction 

আমি জানি এটি সম্ভবত একটি প্রাথমিক প্রশ্ন ... তবে আমি উত্তর খুঁজে পেয়েছি বলে মনে হয় না। আমি একটি পয়সন পরিবারের সাথে একটি জিএলএম ফিট করছি, এবং তারপরে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি একবার দেখার চেষ্টা করেছি, তবে অফসেটটি বিবেচনায় নেওয়া হবে বলে মনে হচ্ছে: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, type="response") আমি …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset