Perguntas com a marcação «predictive-models»

Modelos preditivos são modelos estatísticos cujo objetivo principal é prever otimamente outras observações de um sistema, em oposição a modelos cujo objetivo é testar uma hipótese específica ou explicar mecanicamente um fenômeno. Assim, os modelos preditivos colocam menos ênfase na interpretabilidade e mais ênfase no desempenho.

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se deve redimensionar o indicador / binário / preditores fictícios para o LASSO
Para o LASSO (e outros procedimentos de seleção de modelo), é crucial redimensionar os preditores. A recomendação geral que sigo é simplesmente usar uma média de 0, 1 normalização de desvio padrão para variáveis ​​contínuas. Mas o que há com manequins? Por exemplo, alguns exemplos aplicados da mesma (excelente) escola …
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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?
Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Prever com recursos contínuos e categóricos
Algumas técnicas de modelagem preditiva são mais projetadas para manipular preditores contínuos, enquanto outras são melhores para manipular variáveis ​​categóricas ou discretas. É claro que existem técnicas para transformar um tipo em outro (discretização, variáveis ​​dummy, etc.). No entanto, existem técnicas de modelagem preditiva projetadas para manipular os dois tipos …
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Modelos mistos são úteis como modelos preditivos?
Estou um pouco confuso sobre as vantagens de modelos mistos em relação à modelagem preditiva. Como os modelos preditivos costumam prever valores de observações anteriormente desconhecidas, parece-me óbvio que a única maneira de um modelo misto ser útil é através da capacidade de fornecer previsões no nível da população (sem …
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Validação cruzada ou bootstrapping para avaliar o desempenho da classificação?
Qual é o método de amostragem mais apropriado para avaliar o desempenho de um classificador em um conjunto de dados específico e compará-lo com outros classificadores? A validação cruzada parece ser uma prática padrão, mas li que métodos como o .632 bootstrap são uma opção melhor. Como acompanhamento: A escolha …
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