Câu hỏi được gắn thẻ «predictive-modeling»

Kỹ thuật thống kê được sử dụng để dự đoán kết quả.

1
Đào tạo Độ chính xác vs Kiểm tra Độ chính xác vs Ma trận nhầm lẫn
Sau khi tôi phát triển mô hình dự đoán của mình bằng Rừng ngẫu nhiên, tôi nhận được các số liệu sau: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Đây là kết quả từ mã này: training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], …
3
Mối liên quan giữa tích chập trong toán học và CNN
Tôi đã đọc giải thích về tích chập và hiểu nó ở một mức độ nào đó. Ai đó có thể giúp tôi hiểu hoạt động này liên quan đến sự tích chập trong Mạng lưới thần kinh Convolutional như thế nào không? Là bộ lọc như chức năng gáp …
10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 
3
Làm thế nào để làm hàng loạt sản phẩm bên trong trong Tensorflow?
Tôi có hai tenor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Tôi muốn làm sản phẩm bên trong cho mỗi cặp trong lô, tạo c:[batch_size, 1], ở đâu c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Làm sao?
10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 
2
Khi nào nên chọn hồi quy tuyến tính hoặc cây quyết định hoặc hồi quy rừng ngẫu nhiên? [đóng cửa]
Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần được tập trung hơn . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó chỉ tập trung vào một vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …
10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 
3
Mà, nếu có, các thuật toán học máy được chấp nhận là một sự đánh đổi tốt giữa khả năng giải thích và dự đoán?
Các văn bản học máy mô tả các thuật toán như máy tăng cường độ dốc hoặc mạng lưới thần kinh thường nhận xét rằng các mô hình này có khả năng dự đoán tốt, nhưng điều này dẫn đến việc mất khả năng giải thích hoặc giải thích được. …
3
Xuất trọng lượng (công thức) từ Công cụ hồi quy rừng ngẫu nhiên trong Scikit-Learn
Tôi đã đào tạo một mô hình dự đoán với Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) và tôi muốn trích xuất trọng lượng của từng tính năng để tạo ra một công cụ excel để dự đoán thủ công. Điều duy nhất tôi tìm thấy là model.feature_importances_nhưng nó không …
2
Các bước học máy
Lựa chọn nào trong các bước dưới đây là tùy chọn chính xác khi tạo mô hình dự đoán? Lựa chọn 1: Trước tiên, loại bỏ các yếu tố dự đoán xấu rõ ràng nhất và tiền xử lý còn lại nếu cần, sau đó huấn luyện các mô hình …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.