Вопросы с тегом «python»

У меня есть набор данных с в основном финансовыми переменными (120 функций, 4k примеров), которые в основном сильно коррелированы и очень шумные (например, технические индикаторы), поэтому я хотел бы выбрать около 20-30 максимум для последующего использования с обучением модели (бинарная классификация) - увеличение уменьшение). Я думал об использовании случайных лесов …

16 feature-selection  random-forest  python 

Я тренирую многоклассный классификатор LDA с 8 классами данных. Во время обучения я получаю предупреждение: « Переменные коллинеарны » Я получаю точность обучения более 90% . Я использую библиотеку scikits-learn в Python, обучаю и проверяю данные мультикласса . Я также получаю приличную точность тестирования (около 85% -95% ). Я не …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 4 месяца назад . При построении коробочного графика с помощью python matplotblib линии на половине графика являются медианой распределения. Есть ли возможность вместо …

15 data-visualization  python  matplotlib  boxplot 

Я пытаюсь продублировать результаты из sklearnбиблиотеки логистической регрессии, используя glmnetпакет в R. Из sklearnрегрессионной логистической документации , она пытается свести к минимуму функцию стоимости при l2 казни minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiw+c))+1)minw,c12wTw+C∑i=1Nlog⁡(exp⁡(−yi(XiTw+c))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) Из виньеток из glmnetего реализация минимизирует несколько иной стоимость функции минβ, β0- [ 1NΣя = …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

Я не слишком хорош в статистике, поэтому извиняюсь, если это упрощенный вопрос. Я подгоняю кривую к некоторым данным, и иногда мои данные лучше всего соответствуют отрицательной экспоненте в виде , а иногда подгонка ближе к a ∗ e ( - b ∗ x 2 ) + с . Однако иногда …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Я попытался кластеризовать набор данных (набор меток) и получил 2 кластера. Я хотел бы представить это графически. Немного запутался в представлении, так как у меня нет координат (x, y). Также ищем функцию MATLAB / Python для этого. РЕДАКТИРОВАТЬ Я думаю, что размещение данных делает вопрос более ясным. У меня есть …

15 clustering  data-visualization  python 

Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я выполнил тест отношения правдоподобия этой модели по сравнению с моделью без фиксированного эффекта (условия) и получил значительную разницу. В …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Допустим, у меня есть две или более выборочных совокупностей n-мерных непрерывнозначных векторов. Есть ли непараметрический способ проверить, относятся ли эти образцы к одному и тому же распределению? Если это так, есть ли функция в R или Python для этого?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Использует ли сравнение элементов F-regressionто же самое, что и сопоставление элементов с меткой по отдельности и соблюдение значения ?р2R2R^2 Я часто видел, как мои коллеги использовали F regressionдля выбора функций в своем конвейере машинного обучения из sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` Некоторые, пожалуйста, скажите мне - почему это дает те же результаты, что …

15 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

Я ищу простой способ выбрать из многомерного дистрибутива фон Мизеса-Фишера в Python. Я просмотрел модуль stats в scipy и numpy module, но нашел только одномерное распределение фон Мизеса. Есть ли код? Я еще не нашел. Очевидно, Вуд (1994) разработал алгоритм для выборки из распределения vMF по этой ссылке , но …

14 distributions  sampling  python 

Согласно Википедии распределение бета-вероятности имеет два параметра формы: и β .αα\alphaββ\beta Когда я звоню scipy.stats.beta.fit(x)в Python, где xнаходится ряд чисел в диапазоне , возвращаются 4 значения. Это кажется мне странным.[0,1][0,1][0,1] После поиска в Google я обнаружил, что одно из возвращаемых значений должно быть 'location', поскольку третья переменная равна 0, если …

14 python  scipy  beta-distribution 

У меня есть вопрос о двух разных методах из разных библиотек, которые, кажется, выполняют одну и ту же работу. Я пытаюсь сделать модель линейной регрессии. Вот код, который я использовал с помощью библиотеки statsmodel с OLS: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = …

14 regression  python  scikit-learn  statsmodels 

После вопроса, на который уже дан ответ ( Извлечение важности веса из одноуровневой сети прямой связи ), я ищу вывод об актуальности входных данных в нейронных сетях. Рассматривая глубокую сеть, где восстановление важности ввода путем перехода назад через слои от интересующего выходного узла может быть трудным или длительным, мне было …

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Эта строка возвращает первые 4 строки в кадре данных combinedдляfeature_a combined.iloc[0:4]["feature_a"] Как и ожидалось, следующая строка возвращает 2-ю, 4-ю …

13 python  pandas 

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 …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest