পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য predictive-models

2

আমি দীর্ঘদিন ধরে কাগল প্রতিযোগিতা অনুসরণ করছি এবং আমি বুঝতে পেরেছি যে অনেকগুলি বিজয়ী কৌশল অন্তত একটি "বড় থ্রেস" ব্যবহার করে: ব্যাগিং, উত্সাহ এবং স্ট্যাকিং। রিগ্রেশনগুলির জন্য, এক সম্ভাব্য সর্বোত্তম রিগ্রেশন মডেল তৈরির দিকে মনোনিবেশ করার পরিবর্তে একাধিক রিগ্রেশন মডেল যেমন (জেনারালাইজড) লিনিয়ার রিগ্রেশন, এলোমেলো বন, কেএনএন, এনএন, এবং এসভিএম …

33 predictive-models boosting bagging stacking model-averaging

1

বুস্টিংয়ের জন্য আপেক্ষিক পরিবর্তনশীল গুরুত্ব

আমি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রিগুলিতে তুলনামূলকভাবে পরিবর্তনশীল গুরুত্বকে কীভাবে গণনা করা হয় যা অতিরিক্ত সাধারণ / সরল নয় যেমন: প্রতিটি বিভাজনের ফলে মডেলটির বর্গক্ষেত্রের উন্নতি দ্বারা ওজন করা এবং সমস্ত গাছের গড় গড়ে এই ব্যবস্থাগুলি বিভাজনের জন্য কতবার পরিবর্তনশীল নির্বাচন করা হয় তার ভিত্তিতে করা হয় । [ এলিথ এট আল। …

33 machine-learning data-mining predictive-models cart boosting

6

পার্সিমনি কি আসলেই স্বর্ণের স্ট্যান্ডার্ড হওয়া উচিত?

শুধু একটি ভাবনা: পার্সিমোনিয়াস মডেলগুলি সর্বদা মডেল নির্বাচনের ক্ষেত্রে ডিফল্ট গো-টু হয়ে থাকে, তবে এই পদ্ধতিরটি কতটা পুরানো? আমি পার্সিমনি সম্পর্কে আমাদের প্রবণতা কতটা অবাকী এবং স্লাইড নিয়মের (বা আরও গুরুতরভাবে, অ-আধুনিক কম্পিউটারগুলি) সময়ের প্রতিলিপি তা সম্পর্কে আমি আগ্রহী। আজকের কম্পিউটিং শক্তি আমাদের পূর্বাভাসের জন্য আরও বেশি দক্ষতার সাথে ক্রমবর্ধমান …

31 predictive-models model-selection model

3

শ্রেণি ভারসাম্যহীন সমস্যার মূল কারণ কী?

আমি ইদানীং মেশিনে / পরিসংখ্যানগত শিক্ষায় "শ্রেণির ভারসাম্যহীন সমস্যা" সম্পর্কে অনেক চিন্তাভাবনা করেছি এবং এমন অনুভূতিতে আরও গভীরতর হয়ে যাচ্ছি যে আমি কী বুঝতে পারছি তা ঠিক বুঝতে পারছি না। প্রথমে আমার শর্তাদি সংজ্ঞায়িত করতে (বা চেষ্টা করার চেষ্টা করুন): বর্গ ভারসাম্যহীনতা সমস্যা মেশিন / পরিসংখ্যানগত লার্নিং পর্যবেক্ষণ যে কিছু …

30 classification predictive-models unbalanced-classes scoring-rules

3

লাসোর জন্য সূচক / বাইনারি / ডামি ভবিষ্যদ্বাণী পুনরুদ্ধার করবেন কিনা whether

লাসো (এবং অন্যান্য মডেল নির্বাচন পদ্ধতি) এর জন্য ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের পুনরুদ্ধার করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আমি যে সাধারণ সুপারিশটি অনুসরণ করি তা হ'ল অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের জন্য 0 গড়, 1 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি নরমালাইজেশন ব্যবহার করা। তবে ডমি নিয়ে কী করার আছে? উদাহরণস্বরূপ , একই (দুর্দান্ত) গ্রীষ্মের স্কুল থেকে কিছু প্রয়োগিত উদাহরণ যা আমি …

30 predictive-models model-selection lasso standardization multidimensional-scaling

2

ধাপে ধাপে নির্বাচন করার পরে কেন পি-মানগুলি বিভ্রান্ত করছে?

আসুন উদাহরণস্বরূপ একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করি। আমি শুনেছি, ডেটা মাইনিংয়ে, এআইসির মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে একটি ধাপে ধাপে নির্বাচন করার পরে, প্রতিটি সত্যিকারের রিগ্রেশন সহগ শূন্য হ'ল নাল অনুমানটি পরীক্ষা করার জন্য পি-ভ্যালুগুলি অনুসন্ধান করা বিভ্রান্তিকর। আমি শুনেছি যে মডেলটিতে থাকা সমস্ত ভেরিয়েবলগুলির পরিবর্তে শূন্যের চেয়ে সত্যিকারের রিগ্রেশন …

28 multiple-regression predictive-models data-mining stepwise-regression

1

স্বাধীনতার ডিগ্রি কি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

9

পরস্পর সম্পর্ক কখন কার্যকারণ ছাড়াই কার্যকর হতে পারে?

অনেক পরিসংখ্যানবিদদের একটি পোষ্য প্রবাদটি হচ্ছে "সহবাসটি কারণকে বোঝায় না।" এটি অবশ্যই সত্য, তবে একটি জিনিস যা এখানে বোঝাচ্ছে তা হ'ল পারস্পরিক সম্পর্কের খুব কম বা কোনও মূল্য নেই। এটা কি সত্য? দুটি ভেরিয়েবল পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত কিনা তা জানা কি বেহুদা? আমি ভাবতে পারি না যে ঘটনাটি ঘটেছে। আমি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ …

27 correlation predictive-models causality

4

ধারাবাহিক এবং শ্রেণিবদ্ধ উভয় বৈশিষ্ট্য নিয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করা

কিছু ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং কৌশলগুলি ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণীদের পরিচালনা করার জন্য আরও বেশি নকশাকৃত, অন্যরা শ্রেণিবদ্ধ বা বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলি পরিচালনা করার জন্য আরও ভাল। অবশ্যই এক প্রকারকে অন্য ধরণের রূপান্তর করার কৌশল রয়েছে (বিবেচনামূলককরণ, ডামি ভেরিয়েবলস ইত্যাদি)। তবে, এমন কোন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং কৌশল রয়েছে যা কেবলমাত্র বৈশিষ্ট্যগুলির ধরণের পরিবর্তন না করে একই …

26 classification predictive-models categorical-data continuous-data discrete-data

1

শ্রেণিবিন্যাস এবং প্রতিরোধের সমন্বয়ে কি কোনও অ্যালগরিদম রয়েছে?

আমি ভাবছি যদি কোনও অ্যালগরিদম একই সাথে শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমি অ্যালগরিদম একটি ক্লাসিফায়ার শিখতে দিন চাই, এবং একই সময়ে মধ্যে প্রতিটি লেবেল, এটি একটি ধারাবাহিক লক্ষ্য learns। সুতরাং, প্রতিটি প্রশিক্ষণের উদাহরণের জন্য এটির একটি শ্রেণিবদ্ধ লেবেল এবং একটি অবিচ্ছিন্ন মান রয়েছে। আমি প্রথমে একজন শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ …

25 regression machine-learning classification predictive-models finite-mixture-model

4

ওভারস্যাম্পলিং, আন্ডার স্যাম্পলিং এবং এসএমওটিই কোন সমস্যার সমাধান করে?

সাম্প্রতিক, ভালভাবে উদ্ধৃত হওয়া প্রশ্নে টিম জিজ্ঞাসা করেছেন কখন মেশিন লার্নিংয়ে ভারসাম্যহীন ডেটা আসলেই সমস্যা ? প্রশ্নের ভিত্তি হ'ল ক্লাস ভারসাম্য এবং ভারসাম্যহীন ক্লাসগুলির সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে প্রচুর মেশিন লার্নিং সাহিত্য রয়েছে । ধারণাটি হ'ল ধনাত্মক এবং নেতিবাচক শ্রেণীর মধ্যে ভারসাম্যহীন ডেটাসেটগুলি কিছু মেশিন লার্নিং শ্রেণিবিন্যাসের জন্য সমস্যা সৃষ্টি …

25 machine-learning classification predictive-models unbalanced-classes

2

মিশ্র মডেলগুলি কি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল হিসাবে কার্যকর?

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে মিশ্র মডেলগুলির সুবিধাগুলি সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। যেহেতু ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি সাধারণত পূর্ববর্তী অজানা পর্যবেক্ষণগুলির মানগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বোঝানো হয় তবে এটি আমার কাছে স্পষ্ট মনে হয় যে মিশ্র মডেলটি কার্যকর হতে পারে কেবলমাত্র জনসংখ্যা-স্তরের পূর্বাভাস সরবরাহের দক্ষতার মাধ্যমে (এটি কোনও এলোমেলো প্রভাব সংযোজন না করে)। তবে …

24 mixed-model predictive-models

3

শ্রেণিবিন্যাসের পারফরম্যান্স মূল্যায়নের জন্য ক্রস-বৈধতা বা বুটস্ট্র্যাপিং?

কোনও নির্দিষ্ট ডেটা সেটে শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করার জন্য এবং অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধের সাথে এটির তুলনা করার জন্য স্যাম্পলিংয়ের সবচেয়ে উপযুক্ত পদ্ধতি কী? ক্রস-বৈধকরণটি স্ট্যান্ডার্ড অনুশীলন বলে মনে হয় তবে আমি পড়েছি যে .632 বুটস্ট্র্যাপের মতো পদ্ধতিগুলি আরও ভাল পছন্দ। ফলোআপ হিসাবে: পারফরম্যান্স মেট্রিকের পছন্দটি কি উত্তরকে প্রভাবিত করে (যদি আমি …

24 machine-learning classification predictive-models cross-validation bootstrap

3

আমি কীভাবে স্কলারন কনফিউশন ম্যাট্রিক্সের ব্যাখ্যা করতে পারি

আমি আমার শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্স পরীক্ষা করতে কনফিউশন ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করছি । আমি সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি, আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আমি কীভাবে ফলাফলটি ব্যাখ্যা করতে পারি from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> confusion_matrix(y_true, …

24 predictive-models prediction confusion-matrix

2

সাইকিত-শিখতে [বন্ধ] মধ্যে নিখুঁত শতাংশের ত্রুটি (এমএপিই) হওয়া

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । পাইথন এবং সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে আমরা কীভাবে আমাদের পূর্বাভাসের গড় পরম শতাংশের ত্রুটি (এমএপিই) গণনা করতে পারি? দস্তাবেজগুলি …

24 predictive-models python scikit-learn mape

প্রশ্ন ট্যাগ «predictive-models»