Pertanyaan yang diberi tag predictive-modeling

49

Mengapa Overfitting Bad dalam Pembelajaran Mesin?

Logika sering menyatakan bahwa dengan overfitting suatu model, kapasitasnya untuk menggeneralisasi terbatas, meskipun ini hanya berarti bahwa overfitting menghentikan suatu model dari peningkatan setelah kompleksitas tertentu. Apakah overfitting menyebabkan model menjadi lebih buruk terlepas dari...

machine-learning predictive-modeling

28

Haruskah model dilatih ulang jika pengamatan baru tersedia?

Jadi, saya belum dapat menemukan literatur tentang hal ini tetapi sepertinya ada sesuatu yang layak dipertimbangkan: Apa praktik terbaik dalam pelatihan model dan optimisasi jika pengamatan baru tersedia? Apakah ada cara untuk menentukan periode / frekuensi pelatihan ulang model sebelum prediksi...

machine-learning predictive-modeling optimization training

21

Prediksi Time Series menggunakan LSTMs: Pentingnya membuat time series stationary

Dalam tautan ini pada Stationaritas dan perbedaan , telah disebutkan bahwa model-model seperti ARIMA memerlukan deret waktu stasionerisasi untuk peramalan karena sifat statistiknya seperti rerata, ragam, autokorelasi dll konstan dari waktu ke waktu. Karena RNN memiliki kapasitas yang lebih baik...

deep-learning predictive-modeling time-series forecast lstm

20

Memprediksi kata menggunakan model Word2vec

Diberi kalimat: "Ketika saya membuka ?? pintu mulai memanas secara otomatis" Saya ingin mendapatkan daftar kata-kata yang mungkin masuk ?? dengan probabilitas. Konsep dasar yang digunakan dalam model word2vec adalah untuk "memprediksi" kata yang diberikan konteks sekitarnya. Setelah model...

nlp predictive-modeling word-embeddings

17

Menggabungkan data yang jarang dan padat dalam pembelajaran mesin untuk meningkatkan kinerja

Saya memiliki fitur jarang yang bersifat prediksi, juga saya memiliki beberapa fitur padat yang juga dapat memprediksi. Saya perlu menggabungkan fitur-fitur ini bersama-sama untuk meningkatkan kinerja keseluruhan classifier. Sekarang, masalahnya adalah ketika saya mencoba untuk menggabungkan ini...

machine-learning classification predictive-modeling scikit-learn supervised-learning

16

membuat peta panas seaborn lebih besar

Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk...

visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn

16

Bagaimana cara memprediksi probabilitas di xgboost?

Fungsi prediksi di bawah ini adalah memberikan nilai -ve juga sehingga tidak bisa menjadi probabilitas. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst,...

machine-learning r predictive-modeling decision-trees

14

Mengapa ansambel sangat efektif dan tidak masuk akal

Tampaknya menjadi aksiomatis bahwa ansambel peserta didik mengarah ke hasil model terbaik - dan itu menjadi jauh lebih jarang, misalnya, untuk model tunggal untuk memenangkan kompetisi seperti Kaggle. Apakah ada penjelasan teoretis mengapa ansambel sangat

machine-learning data-mining predictive-modeling

12

Hashing Trick - apa yang sebenarnya terjadi

Ketika algoritme ML, misalnya Vowpal Wabbit atau beberapa mesin faktorisasi memenangkan persaingan tingkat klik ( Kaggle ), menyebutkan bahwa fitur 'hash', apa artinya sebenarnya bagi model? Katakanlah ada variabel yang mewakili ID dari internet add, yang mengambil nilai seperti '236BG231'....

machine-learning predictive-modeling kaggle

12

Berapa banyak sel LSTM yang harus saya gunakan?

Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang...

rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning

11

Dapatkah pohon regresi memprediksi secara terus menerus?

Misalkan saya memiliki fungsi yang halus seperti . Saya memiliki set pelatihan D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ dalam \ mathbb {R} ^ 2 \} dan, tentu saja, saya tidak tahu f meskipun saya dapat mengevaluasi f di mana pun saya inginkan.f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x2+y2f(x, y) =...

predictive-modeling regression decision-trees

11

Melatih Akurasi vs Akurasi Tes vs Matriks kebingungan

Setelah saya mengembangkan model prediktif saya menggunakan Random Forest saya mendapatkan metrik berikut: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Ini adalah hasil dari kode ini: training_features, test_features,...

python predictive-modeling accuracy confusion-matrix classifier

11

Bagaimana cara menghindari overfitting di hutan acak?

Saya ingin menghindari overfitting di hutan acak. Dalam hal ini, saya bermaksud menggunakan mtry, nodesize, dan maxnodes dll. Bisakah Anda membantu saya memilih nilai untuk parameter ini? Saya menggunakan R. Juga, jika mungkin, tolong katakan padaku bagaimana saya bisa menggunakan validasi silang...

machine-learning data-mining r predictive-modeling random-forest

11

Apa regresi yang digunakan untuk menghitung hasil pemilihan dalam sistem multi partai?

Saya ingin membuat prediksi untuk hasil pemilihan parlemen. Output saya akan menjadi% yang diterima masing-masing pihak. Ada lebih dari 2 pihak sehingga regresi logistik bukan pilihan yang layak. Saya bisa membuat regresi terpisah untuk masing-masing pihak tetapi dalam hal ini hasilnya akan dalam...

classification r python regression predictive-modeling

11

Apakah ada model bahasa out-of-the-box yang bagus untuk python?

Saya membuat prototipe aplikasi dan saya membutuhkan model bahasa untuk menghitung kebingungan pada beberapa kalimat yang dihasilkan. Apakah ada model bahasa terlatih dalam python yang bisa saya gunakan? Sesuatu yang sederhana seperti model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

python nlp language-model r statistics linear-regression machine-learning classification random-forest xgboost python sampling data-mining orange predictive-modeling recommender-system statistics dimensionality-reduction pca machine-learning python deep-learning keras reinforcement-learning neural-network image-classification r dplyr deep-learning keras tensorflow lstm dropout machine-learning sampling categorical-data data-imputation machine-learning deep-learning machine-learning-model dropout deep-network pandas data-cleaning data-science-model aggregation python neural-network reinforcement-learning policy-gradients r dataframe dataset statistics prediction forecasting r k-means python scikit-learn labels python orange cloud-computing machine-learning neural-network deep-learning rnn recurrent-neural-net logistic-regression missing-data deep-learning autoencoder apache-hadoop time-series data preprocessing classification predictive-modeling time-series machine-learning python feature-selection autoencoder deep-learning keras tensorflow lstm word-embeddings predictive-modeling prediction machine-learning-model machine-learning classification binary theory machine-learning neural-network time-series lstm rnn neural-network deep-learning keras tensorflow convnet computer-vision

11

Apakah pemilihan fitur diperlukan?

Saya ingin menjalankan beberapa model pembelajaran mesin seperti hutan acak, peningkatan gradien, atau SVM pada dataset saya. Ada lebih dari 200 variabel prediktor dalam dataset saya dan kelas target saya adalah variabel biner. Apakah saya perlu menjalankan pemilihan fitur sebelum pemasangan...

machine-learning predictive-modeling feature-selection random-forest

11

Hubungan antara KS, AUROC, dan Gini

Statistik validasi model umum seperti uji Kolmogorov-Smirnov (KS), AUROC , dan koefisien Gini semuanya terkait secara fungsional. Namun, pertanyaan saya berkaitan dengan pembuktian bagaimana semua ini terkait. Saya ingin tahu apakah ada yang bisa membantu saya membuktikan hubungan ini. Saya belum...

data-mining statistics predictive-modeling accuracy

10

Bagaimana cara melakukan Regresi Logistik dengan sejumlah besar fitur?

Saya memiliki dataset dengan 330 sampel dan 27 fitur untuk setiap sampel, dengan masalah kelas biner untuk Regresi Logistik. Menurut "aturan jika sepuluh" saya membutuhkan setidaknya 10 peristiwa untuk setiap fitur untuk dimasukkan. Padahal, saya memiliki dataset yang tidak seimbang, dengan 20%...

machine-learning python predictive-modeling logistic-regression data

10

Kapan harus memilih regresi linier atau Pohon Keputusan atau regresi Hutan Acak? [Tutup]

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 4 tahun yang lalu . Saya sedang

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

10

Analisis log server menggunakan pembelajaran mesin

Saya ditugaskan tugas ini untuk menganalisis log server dari aplikasi kami yang berisi log pengecualian, log basis data, log peristiwa, dll. Saya baru mempelajari mesin, kami menggunakan Spark dengan pencarian elastis dan Sparks MLlib (atau PredictionIO). Contoh yang diinginkan hasilnya akan dapat...

machine-learning predictive-modeling apache-spark