Câu hỏi được gắn thẻ «prediction»

Tôi đang cố gắng hiểu cách Random Forest hoạt động. Tôi có một nắm bắt về cách cây được xây dựng nhưng không thể hiểu làm thế nào Rừng ngẫu nhiên đưa ra dự đoán về mẫu túi. Bất cứ ai có thể cho tôi một lời giải thích đơn …

13 random-forest  prediction 

Hãy xem xét bộ dữ liệu giả thuyết này: 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) chúng ta có thể sử dụng lmeđể mô hình hóa …

13 mixed-model  linear-model  prediction 

Một khu rừng ngẫu nhiên có thể được đào tạo để dự đoán một cách thích hợp dữ liệu đếm? Làm thế nào điều này sẽ tiến hành? Tôi có khá nhiều giá trị để phân loại không thực sự có ý nghĩa. Nếu tôi sử dụng hồi quy, tôi …

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Tôi muốn hiểu thử nghiệm chính xác của ngư dân tốt hơn, vì vậy tôi đã nghĩ ra ví dụ đồ chơi sau đây, trong đó f và m tương ứng với nam và nữ, và n và y tương ứng với "tiêu thụ soda" như thế này: > soda_gender …

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 

Tôi sử dụng gói caret để huấn luyện một đối tượng RandomForest với 10x10CV. 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")) Sau đó, tôi kiểm tra RandomForest trên testset (dữ liệu mới) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) Ma trận nhầm lẫn …

12 r  random-forest  prediction  caret 

Netflix được sử dụng để dựa trên các đề xuất của mình về xếp hạng các bộ phim / chương trình khác của người dùng. Hệ thống đánh giá này có năm sao. Giờ đây, Netflix cho phép người dùng thích / không thích (xem ngón tay cái / ngón …

11 variance  predictive-models  prediction 

Tôi tự hỏi nếu khoảng dự đoán và khoảng tin cậy đánh giá điều tương tự. Chẳng hạn, với hồi quy tuyến tính, khi bạn ước tính khoảng dự đoán của các giá trị được trang bị, bạn ước tính giới hạn của khoảng thời gian mà bạn dự đoán …

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

Tôi đang cố gắng sử dụng neuralnetgói R (tài liệu ở đây ) để dự đoán. Đây là những gì tôi đang cố gắng làm: 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 <- …

11 r  neural-networks  prediction  error 

Nó đã được chỉ ra rằng sự lựa chọn mô hình ABC sử dụng các yếu tố Bayes không được khuyến khích do sự xuất hiện của một lỗi đến từ việc sử dụng số liệu thống kê tóm tắt. Kết luận trong bài viết này dựa trên nghiên cứu …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

Tôi có một vài câu hỏi cho dự đoán và khoảng dung sai. Trước tiên, hãy đồng ý về định nghĩa của các khoảng dung sai: Chúng tôi được đưa ra mức độ tin cậy, giả sử là 90%, tỷ lệ phần trăm dân số cần nắm bắt, giả sử …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …

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 

Có cách nào để có được điểm tin cậy (chúng ta có thể gọi đó là giá trị độ tin cậy hoặc khả năng) cho từng giá trị dự đoán khi sử dụng các thuật toán như Rừng ngẫu nhiên hoặc Tăng cường độ dốc cực cao (XGBoost)? Giả sử …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

Tôi đang làm việc trên một số dự án mô hình dự đoán những ngày này: cố gắng tìm hiểu một mô hình và đưa ra dự đoán theo thời gian thực dựa trên mô hình mà tôi đã học ngoại tuyến. Gần đây tôi đã bắt đầu sử dụng …

11 regression  prediction  multicollinearity  ridge-regression 

Tôi quan tâm đến việc mô hình hóa tổng lượng cá đánh bắt bằng cách sử dụng gam trong mgcv để mô hình hóa các hiệu ứng ngẫu nhiên đơn giản cho từng tàu (thực hiện các chuyến đi lặp đi lặp lại theo thời gian trong nghề cá). Tôi …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

Các mối quan hệ và sự khác biệt giữa suy luận và dự đoán nguyên nhân (cả phân loại và hồi quy) là gì? Trong ngữ cảnh dự đoán, chúng ta có các biến dự đoán / biến đầu vào và biến trả lời / đầu ra. Điều đó có …

10 prediction  causality  definition