Вопросы с тегом «prediction»

Я просматривал документацию по sklearn, но не смог понять назначение этих функций в контексте логистической регрессии. Ибо decision_functionон говорит, что это расстояние между гиперплоскостью и тестовым экземпляром. как эта конкретная информация полезна? и как это соотносится с predictи predict-probaметодами?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Я запутался в том, как оценивать апостериорное предиктивное распределение для байесовской линейной регрессии, за пределами основного случая, описанного здесь на странице 3 и скопированного ниже. р ( у~∣ у) = ∫р ( у~∣ β, σ2) p ( β, σ2∣ у)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

Оценки стандартного отклонения рассчитываются по формуле: 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.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) для точности прогноза, взятой из 10-кратной перекрестной проверки? Я обеспокоен тем, что точность прогноза, рассчитанная между каждым разом, зависит от существенного совпадения между тренировочными наборами (хотя наборы предсказаний независимы). Любые ресурсы, которые обсуждают …

10 confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval 

Я новый пользователь WinBUGS и у меня есть один вопрос для вашей помощи. После запуска следующего кода я получил параметры beta0сквозного beta4(статистика, плотность), но я не знаю, как получить прогноз последнего значения h, которое я установил NAдля моделирования в коде. Кто-нибудь может дать мне подсказку? Любой совет будет принята с …

10 bayesian  bugs  prediction  winbugs 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

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 

Hastie et al. «Элементы статистического обучения» (2009) рассматривают процесс генерирования данных с E ( ε ) = 0 и Var ( ε ) = σ 2 ε .Y= ф( Х) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Они представляют следующее разностное разложение ожидаемой квадратной ошибки прогноза в точке (стр. …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

Я пытаюсь предсказать балансовую оценку и попробовал несколько различных методов регрессии. Одна вещь, которую я заметил, заключается в том, что прогнозируемые значения имеют некоторую верхнюю границу. То есть фактический баланс находится в , но мои прогнозы достигают вершины около . На следующем графике показан фактический баланс против прогнозируемого (прогнозируется с …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

Я работаю над перекрестной проверкой прогноза моих данных с 200 субъектами и 1000 переменных. Меня интересует регрессия гребня, поскольку число переменных (которые я хочу использовать) больше, чем количество выборок. Поэтому я хочу использовать оценки усадки. Ниже приведены примеры данных: #random population of 200 subjects with 1000 variables M <- matrix(rep(0,200*100),200,1000) …

9 r  cross-validation  prediction  ridge-regression 

Я прохожу курс «Введение в Байес» и испытываю некоторые затруднения с пониманием предиктивного распределения. Я понимаю, почему они полезны, и я знаком с определением, но есть некоторые вещи, которые я не совсем понимаю. 1) Как получить правильное предсказательное распределение для вектора новых наблюдений Предположим, что мы построили модель выборки p(yi|θ)p(yi|θ)p(y_i …

9 bayesian  prediction 

У меня есть динамическая наивная байесовская модель, обученная по нескольким временным переменным. Результатом модели является прогноз P(Event) @ t+1, рассчитанный для каждого t. График P(Event)зависимости timeот приведен на рисунке ниже. На этом рисунке черная линия соответствует P(Event)прогнозу моей модели; горизонтальная красная линия представляет собой предварительное вероятность происходящего события; и пунктирные …

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

У меня есть прекрасная randomForestклассификационная модель, которую я хотел бы использовать в приложении, которое предсказывает класс нового случая. В новом случае неизбежно отсутствуют значения. Прогноз не будет работать как таковой для АН. Как мне тогда это сделать? 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 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

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 

Я рассчитал простую модель линейной регрессии из моих экспериментальных мер, чтобы делать прогнозы. Я прочитал, что вы не должны рассчитывать прогнозы для точек, которые слишком далеко от доступных данных. Однако я не смог найти каких-либо указаний, которые бы помогли мне понять, как далеко я могу экстраполировать. Например, если я вычислю …

9 regression  prediction 

Я знаю, что это, вероятно, основной вопрос ... Но я, кажется, не могу найти ответ. Я подгоняю GLM к семейству Пуассонов, а затем попытался взглянуть на прогнозы, однако смещение, похоже, принимается во внимание: 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") Я получаю случаи, а не ставки ... Я пробовал …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset