Estatísticas e Big Data predictive-models

1

Métodos robustos são realmente melhores?

Eu tenho dois grupos de sujeitos, A e B, cada um com um tamanho de aproximadamente 400 e cerca de 300 preditores. Meu objetivo é construir um modelo de previsão para uma variável de resposta binária. Meu cliente deseja ver o resultado da aplicação do modelo criado de A em …

17 pca logistic predictive-models robust

2

Modelo de sobrevivência para prever a rotatividade - preditores variáveis no tempo?

Estou procurando criar um modelo preditivo para prever a rotatividade e pretendo usar um modelo de sobrevivência de tempo discreto ajustado a um conjunto de dados de treinamento por período de pessoa (uma linha para cada cliente e período discreto em que eles estavam em risco, com um indicador de …

17 survival predictive-models churn

1

Como interpretar a saída de predict.coxph?

Depois de ajustar um coxmodel, é possível fazer previsões e recuperar o risco relativo de novos dados. O que não entendo é como o risco relativo é calculado para um indivíduo e o que é relativo (ou seja, a média da população)? Alguma recomendação de recursos para ajudar a entender …

17 predictive-models relative-risk cox-model

4

Sobre George Box, Galit Shmueli e o método científico?

(Essa pergunta pode parecer mais adequada para o Philosophy SE. Espero que os estatísticos possam esclarecer meus equívocos sobre as declarações de Box e Shmueli, por isso estou publicando aqui). George Box (da fama do ARIMA) disse: "Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis." Galit Shmueli, em seu …

16 predictive-models aic bic philosophical explanatory-models

6

Implementação SVM mais rápida

Mais uma pergunta geral. Estou executando um SVM rbf para modelagem preditiva. Acho que meu programa atual definitivamente precisa de um pouco de velocidade. Eu uso o scikit learn com uma pesquisa de grade grossa a fina + validação cruzada. Cada execução do SVM leva cerca de um minuto, mas …

16 machine-learning svm predictive-models scikit-learn kernel-trick

2

Qual é a diferença entre Estimativa de máxima verossimilhança e Descida de gradiente?

Quais são os prós e os contras dos dois métodos?

16 maximum-likelihood predictive-models optimization gradient-descent

5

É trapaceiro descartar os outliers com base no boxplot de Mean Absolute Error para melhorar um modelo de regressão

Eu tenho um modelo de previsão testado com quatro métodos, como você pode ver na figura do boxplot abaixo. O atributo que o modelo prevê está no intervalo de 0 a 8. Você pode perceber que há um limite superior externo e três limites inferiores indicados por todos os métodos. …

15 regression machine-learning multiple-regression predictive-models outliers

2

Como fazer a validação cruzada com um modelo de riscos proporcionais de Cox?

Suponha que eu tenha construído um modelo de previsão para a ocorrência de uma doença específica em um conjunto de dados (o conjunto de dados de construção do modelo) e agora quero verificar o quão bem o modelo funciona em um novo conjunto de dados (o conjunto de dados de …

15 predictive-models cross-validation survival roc

1

Minimizando o viés na modelagem explicativa, por quê? (“Explique ou Preveja”, de Galit Shmueli)

Esta pergunta faz referência ao artigo de Galit Shmueli, "Explicar ou prever" . Especificamente, na seção 1.5, "Explicar e prever são diferentes", o professor Shmueli escreve: Na modelagem explicativa, o foco é minimizar o viés para obter a representação mais precisa da teoria subjacente. Isso me intrigou cada vez que …

15 predictive-models inference bias unbiased-estimator explanatory-models

2

Por que essa previsão de séries temporais é "muito ruim"?

Estou tentando aprender a usar redes neurais. Eu estava lendo este tutorial . Depois de ajustar uma rede neural em uma série temporal usando o valor em para prever o valor em t + 1, o autor obtém o seguinte gráfico, onde a linha azul é a série temporal, o …

15 time-series neural-networks predictive-models deep-learning prediction

4

Modelos preditivos: as estatísticas não podem superar o aprendizado de máquina? [fechadas]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Atualmente, estou seguindo um programa de mestrado focado em estatística …

14 machine-learning forecasting predictive-models prediction out-of-sample

4

A metodologia de floresta aleatória pode ser aplicada a regressões lineares?

As florestas aleatórias funcionam criando um conjunto de árvores de decisão em que cada árvore é criada usando uma amostra de autoinicialização dos dados de treinamento originais (amostra de variáveis de entrada e observações). Um processo semelhante pode ser aplicado para regressão linear? Crie k modelos de regressão linear usando …

14 regression predictive-models ensemble

2

Desempenho do modelo na modelagem quantílica

Estou usando regressão quantílica (por exemplo, via gbmou quantregem R) - não focando na mediana, mas em um quantil superior (por exemplo, 75º). Vindo de um histórico de modelagem preditiva, quero medir o quão bem o modelo se encaixa em um conjunto de testes e poder descrevê-lo para um usuário …

14 regression data-mining predictive-models quantile-regression

1

O desempenho preditivo depende mais da experiência do analista de dados do que do método?

Eu me deparei com um boato de que algum estudo mostrou que o desempenho de modelos preditivos depende mais da experiência do analista de dados com o método escolhido do que da escolha do método. Em outras palavras, a alegação é que é mais importante que o analista de dados …

14 predictive-models method-comparison

1

Caret glmnet vs cv.glmnet

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

Perguntas com a marcação «predictive-models»