Perguntas com a marcação «regression»

Eu tenho um conjunto de dados contendo 34 colunas de entrada e 8 colunas de saída. Uma maneira de resolver o problema é pegar as 34 entradas e criar um modelo de regressão individual para cada coluna de saída. Gostaria de saber se esse problema pode ser resolvido usando apenas …

21 neural-network  regression  tensorflow 

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 

Aprendi que, para criar um modelo de regressão, precisamos cuidar de variáveis ​​categóricas convertendo-as em variáveis ​​fictícias. Como exemplo, se, em nosso conjunto de dados, houver uma variável como local: Location ---------- Californian NY Florida Temos que convertê-los como: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 No entanto, …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Eu estava passando por uma solução da competição de preços da habitação no Kaggle ( o núcleo da Human Analog sobre preços da habitação : técnicas avançadas de regressão ) e me deparei com esta parte: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

Estou tentando criar um Regressionmodelo e estou procurando uma maneira de verificar se há alguma correlação entre recursos e variáveis ​​de destino? Esta é a minha amostra dataset Loan_ID Gender Married Dependents Education Self_Employed ApplicantIncome\ 0 LP001002 Male No 0 Graduate No 5849 1 LP001003 Male Yes 1 Graduate No …

15 machine-learning  scikit-learn  regression  linear-regression 

O modelo de regressão linear é linear em parâmetros. O que isso realmente significa?

13 regression  linear-regression 

Quero investigar o comportamento de estabelecimento de preços das companhias aéreas - especificamente como as empresas reagem aos preços dos concorrentes. Como eu diria, meu conhecimento sobre análises mais complexas é bastante limitado. Eu fiz principalmente todos os métodos básicos para reunir uma visão geral dos dados. Isso inclui gráficos …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

Eu tenho uma variável contínua, amostrada durante um período de um ano em intervalos irregulares. Alguns dias têm mais de uma observação por hora, enquanto outros não têm nada por dias. Isso torna particularmente difícil detectar padrões nas séries temporais, porque alguns meses (por exemplo, outubro) são altamente amostrados, enquanto …

12 neural-network  time-series  regression 

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 tentando resolver um conjunto de equações que possui 40 variáveis ​​independentes (x1, ..., x40) e uma variável dependente (y). O número total de equações (número de linhas) é ~ 300, e eu quero resolver o conjunto de 40 coeficientes que minimizam o erro total da soma dos quadrados entre …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

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 

O que significa "linha de base" no contexto de aprendizado de máquina e ciência de dados? Alguém me escreveu: Dica: Uma linha de base apropriada fornecerá um RMSE de aproximadamente 200. Eu não entendo isso. Ele quer dizer que, se meu modelo preditivo nos dados de treinamento tiver um RMSE …

11 machine-learning  regression  predictive-modeling  terminology 

Eu tenho um conjunto de dados que inclui um conjunto de clientes em diferentes cidades da Califórnia, o horário da chamada para cada cliente e o status da chamada (True se o cliente atender a chamada e False se o cliente não atender). Preciso encontrar um horário adequado para ligar …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Digamos que estamos prevendo as vendas de uma loja e meus dados de treinamento têm dois conjuntos de recursos: Um sobre as vendas da loja com as datas (o campo "Loja" não é exclusivo) Um sobre os tipos de loja (o campo "Loja" é exclusivo aqui) Portanto, a matriz seria …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data