Вопросы с тегом «predictive-models»

Прогнозирующие модели - это статистические модели, основной целью которых является оптимальное прогнозирование других наблюдений за системой, в отличие от моделей, целью которых является проверка конкретной гипотезы или механическое объяснение явления. Как таковые, прогнозирующие модели уделяют меньше внимания интерпретируемости и больше внимания производительности.

2
Является ли прогноз «золотым критерием» для оценки способности статистиков?
Я читал линейные модели Faraway из учебника с R (1-е издание) в прошлые выходные. У Faraway была глава под названием «Статистическая стратегия и модель неопределенности». Он описал (стр 158) , что он искусственно созданный некоторые данные , используя очень сложную модель, то он попросил своих студентов моделировать данные и сравнить …
1
При построении регрессионной модели с использованием отдельных наборов моделирования / валидации уместно ли «рециркулировать» данные валидации?
Предположим, у меня есть 80/20 раскол между наблюдениями моделирования / валидации. Я приспособил модель к набору данных моделирования, и меня устраивает ошибка, которую я вижу в наборе данных проверки. Прежде чем развернуть мою модель для оценки будущих наблюдений, уместно ли объединить валидацию с данными моделирования, чтобы получить обновленные оценки параметров …
2
Когда регистрировать / расширять ваши переменные при использовании моделей с произвольным лесом?
Я делаю регрессию, используя случайные леса для прогнозирования цен на основе нескольких атрибутов. Код написан на Python с использованием Scikit-learn. Как вы решаете, должны ли вы преобразовывать свои переменные, используя exp/ logперед тем, как использовать их для соответствия регрессионной модели? Обязательно ли это при использовании ансамблевого подхода, такого как Random …
2
Пакетирование с передискретизацией для моделей с редкими событиями
Кто-нибудь знает, было ли описано следующее (и так или иначе), если это звучит как правдоподобный метод изучения прогностической модели с очень несбалансированной целевой переменной? Часто в CRM-приложениях интеллектуального анализа данных мы будем искать модель, в которой положительное событие (успех) очень редко по сравнению с большинством (отрицательный класс). Например, у меня …
2
Почему отсечение P> 0,5 не является «оптимальным» для логистической регрессии?
ПРЕДИСЛОВИЕ: Меня не волнуют преимущества использования отсечки или нет, или как выбрать отсечение. Мой вопрос чисто математический и из любопытства. Логистическая регрессия моделирует апостериорную условную вероятность класса A по сравнению с классом B, и она соответствует гиперплоскости, где апостериорные условные вероятности равны. Таким образом, в теории я понял, что точка …
2
Квантильный регрессионный прогноз
Я заинтересован в использовании квантильной регрессии для некоторых из моих моделей, но хотел бы получить некоторые разъяснения о том, что я могу достичь с помощью этой методологии. Я понимаю , что я могу получить более надежный анализ IV / DV отношений , особенно когда сталкивается с выбросами и гетероскедастичностью, но …
2
Что такое усадка?
В некоторых кругах слово «усадка» часто встречается. Но что такое усадка, то здесь нет четкого определения. Если у меня есть временной ряд (или какая-либо коллекция наблюдений какого-либо процесса), как я могу измерить эмпирическую усадку ряда? О каких типах теоретической усадки я могу говорить? Как усадка может помочь в прогнозировании? Могут …
2
Как выбрать оптимальную ширину бункера при калибровке вероятностных моделей?
Предпосылки: Здесь есть несколько замечательных вопросов / ответов о том, как калибровать модели, которые предсказывают вероятности того или иного исхода. Например Оценка Бриера и ее разложение на разрешение, неопределенность и надежность . Калибровочные графики и изотоническая регрессия . Эти методы часто требуют использования метода биннинга для прогнозируемых вероятностей, так что …
1
Тест на пригодность в логистической регрессии; какую «посадку» мы хотим проверить?
Я имею в виду вопрос и его ответы: как сравнить (вероятностную) прогностическую способность моделей, разработанных на основе логистической регрессии? @ Clark Chong и ответы / комментарии @Frank Harrell. и к вопросу о Степени свободы в тесте Хосмера-Лемешоуχ2χ2\chi^2 и комментариях. Я прочитал статью DW Hosmer, T. Hosmer, S. Le Cessie, S. …
1
Есть ли проблема с мультиколлинеарностью и регрессией сплайнов?
При использовании естественных (то есть ограниченных) кубических сплайнов созданные базовые функции являются в высокой степени коллинеарными, и при использовании в регрессии, по-видимому, они дают очень высокую статистику VIF (дисперсионный коэффициент инфляции), сигнализируя о мультиколлинеарности. Когда кто-то рассматривает случай модели для целей прогнозирования, это проблема? Кажется, что так будет всегда из-за …
1
Различия между PROC Mixed и lme / lmer в R - степени свободы
Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между PROC MIXEDи lme, и я задавался вопросом, почему. …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
2
Инженерно-независимый признак, который сохраняет смысловой смысл?
Функциональное проектирование часто является важным компонентом машинного обучения (оно активно использовалось для победы в KDD Cup в 2010 году ). Тем не менее, я считаю, что большинство технических характеристик техники либо уничтожить любое интуитивное значение основных функций или очень специфичны для конкретного домена или даже определенных типов функций. Классическим примером …
2
Прогнозирование нескольких целей или классов?
Предположим, я строю прогностическую модель, в которой я пытаюсь предсказать несколько событий (например, бросок кубика и бросок монеты). Большинство известных мне алгоритмов работают только с одной целью, поэтому мне интересно, существует ли стандартный подход к такого рода вещам. Я вижу два возможных варианта. Возможно, самым наивным подходом было бы просто …
2
SVM, переменное взаимодействие и подбор данных обучения
У меня есть 2 общих / более теоретических вопроса. 1) Мне интересно, как SVM обрабатывают переменные взаимодействия при построении прогностических моделей. Например, если у меня есть две функции f1 и f2, а цель зависит от f1, f2 и, скажем, f1 * f2 (или некоторой функции h (f1, f2)), подходит ли …
1
Определить точность модели, которая оценивает вероятность события
Я моделирую событие с двумя исходами, а и б. Я создал модель, которая оценивает вероятность того, что a или b произойдут (то есть модель рассчитает, что a произойдет с вероятностью 40%, а b произойдет с вероятностью 60%). У меня есть большая запись результатов испытаний с оценками из модели. Я хотел …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.