Perguntas com a marcação «predictive-modeling»

A lógica geralmente afirma que, ao sobreajustar um modelo, sua capacidade de generalizar é limitada, embora isso possa significar apenas que a sobreajuste impede que um modelo melhore após uma certa complexidade. O ajuste excessivo faz com que os modelos piorem, independentemente da complexidade dos dados, e se sim, por …

49 machine-learning  predictive-modeling 

Portanto, não consegui encontrar nenhuma literatura sobre esse assunto, mas parece que vale a pena pensar em algo: Quais são as melhores práticas no treinamento e otimização de modelos se novas observações estiverem disponíveis? Existe alguma maneira de determinar o período / frequência de re-treinamento de um modelo antes que …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

Neste link sobre estacionariedade e diferenciação , foi mencionado que modelos como o ARIMA requerem uma série temporal estacionária para previsão, pois suas propriedades estatísticas como média, variação, autocorrelação etc. são constantes ao longo do tempo. Como as RNNs têm uma capacidade melhor de aprender relacionamentos não lineares ( conforme …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Dada uma frase: "Quando eu abrir a ?? porta que começa a aquecer automaticamente" Gostaria de obter a lista de possíveis palavras em ?? com uma probabilidade. O conceito básico usado no modelo word2vec é "prever" uma palavra, dada o contexto circundante. Depois que o modelo é construído, qual é …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

Eu tenho características esparsas que são preditivas, também tenho algumas características densas que também são preditivas. Preciso combinar esses recursos para melhorar o desempenho geral do classificador. Agora, quando tento combiná-los, os recursos densos tendem a dominar mais sobre os recursos esparsos, oferecendo, portanto, apenas 1% de melhoria na AUC …

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

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

16 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 

A função de previsão abaixo também fornece valores -ve, portanto não podem ser probabilidades. 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, x_mat_s2) Eu google e tentei, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") mas não funcionou. Questão …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Parece ter se tornado axiomático que um conjunto de alunos leve aos melhores resultados possíveis de modelos - e está se tornando muito mais raro, por exemplo, modelos únicos ganharem competições como o Kaggle. Existe uma explicação teórica para o porquê dos conjuntos serem tão efetivamente eficazes?

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling 

Quando algoritmos ML, por exemplo, Vowpal Wabbit ou algumas das máquinas de fatoração que vencem competições de taxa de cliques ( Kaggle ), mencionam que os recursos são 'hash', o que isso realmente significa para o modelo? Vamos dizer que existe uma variável que representa o ID de um complemento …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 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 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 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 

Eu quero evitar o excesso de ajustes na floresta aleatória. A esse respeito, pretendo usar mtry, nodesize e maxnodes etc. Você poderia me ajudar a escolher valores para esses parâmetros? Eu estou usando R. Além disso, se possível, diga-me como posso usar a validação cruzada k-fold para floresta aleatória (em …

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

Suponha que eu tenha uma função suave como . Eu tenho um conjunto de treinamento D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ in \ mathbb {R} ^ 2 \} e, é claro, eu não sei f, embora possa avaliar f onde quiser. D ⊊ …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

Quero fazer uma previsão do resultado das eleições parlamentares. Minha saída será a% que cada parte recebe. Como existem mais de duas partes, a regressão logística não é uma opção viável. Eu poderia fazer uma regressão separada para cada parte, mas nesse caso os resultados seriam de alguma maneira independentes …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Estatísticas comuns de validação de modelo, como o teste Kolmogorov – Smirnov (KS), AUROC e Gini, estão todas relacionadas funcionalmente. No entanto, minha pergunta tem a ver com provar como tudo isso está relacionado. Estou curioso para saber se alguém pode me ajudar a provar esses relacionamentos. Não consegui encontrar …

11 data-mining  statistics  predictive-modeling  accuracy