Estatísticas e Big Data predictive-models

2

Na inferência bayesiana, por que alguns termos são retirados do preditivo posterior?

Na análise bayesiana conjugada da distribuição gaussiana de Kevin Murphy , ele escreve que a distribuição preditiva posterior é p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta onde são os dados nos quais o modelo está ajustado e são dados não vistos. O que …

12 bayesian predictive-models inference posterior

1

Interpretação dos coeficientes de regressão do LASSO

Atualmente, estou trabalhando na construção de um modelo preditivo para um resultado binário em um conjunto de dados com ~ 300 variáveis e 800 observações. Eu li muito neste site sobre os problemas associados à regressão gradual e por que não usá-la. Eu estive lendo a regressão do LASSO e …

12 multiple-regression predictive-models interpretation regression-coefficients lasso

4

Obtendo os valores iniciais corretos para um modelo nls em R

Estou tentando ajustar um modelo simples de lei de energia a um conjunto de dados da seguinte maneira: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 O objetivo é passar a linha de força e usá-la para prever revvlaues para as próximas semanas. …

12 r predictive-models nonlinear-regression power-law nls

1

Por que a Netflix mudaria de seu sistema de classificação de cinco estrelas para um sistema de gostar / não gostar?

A Netflix costumava basear suas sugestões nas classificações enviadas por um usuário de outros filmes / programas. Este sistema de classificação teve cinco estrelas. Agora, o Netflix permite que os usuários gostem / não gostem (polegares para cima / polegares para baixo) de filmes / programas. Eles afirmam que é …

11 variance predictive-models prediction

1

Como interpretar os resultados quando o cume e o laço executam bem separadamente, mas produzem coeficientes diferentes

Estou executando um modelo de regressão com Lasso e Ridge (para prever uma variável de resultado discreto variando de 0 a 5). Antes de executar o modelo, uso o SelectKBestmétodo de scikit-learnpara reduzir o conjunto de recursos de 250 para 25 . Sem uma seleção inicial de recursos, Lasso e …

11 regression predictive-models feature-selection lasso ridge-regression

1

Quando devo parar de procurar um modelo?

Estou procurando um modelo entre os preços das ações e o clima. Tenho o preço do MWatt comprado entre os países da Europa e muitos valores sobre o clima (arquivos Grib). A cada hora em um período de 5 anos (2011-2015). Preço / dia Isso é por dia durante um …

11 time-series forecasting predictive-models modeling large-data

3

Regressão com dados assimétricos

Tentando calcular a contagem de visitas de dados demográficos e de serviço. Os dados estão muito distorcidos. Histogramas: gráficos qq (à esquerda é log): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) citye servicesão variáveis fatoriais. Eu recebo um valor p baixo *** para todas as variáveis, mas também recebo um r-quadrado …

11 regression multiple-regression predictive-models exponential qq-plot

2

Árvores de decisão e regressão - Os valores previstos podem estar fora do intervalo de dados de treinamento?

Quando se trata de árvores de decisão, o valor previsto pode estar fora do intervalo dos dados de treinamento? Por exemplo, se o intervalo do conjunto de dados de treinamento da variável de destino for de 0 a 100, quando eu gerar meu modelo e aplicá-lo a outra coisa, meus …

11 regression predictive-models random-forest cart

3

Recursos para aprender sobre técnicas de múltiplos alvos?

Estou procurando recursos (livros, anotações de aula etc.) sobre técnicas que podem lidar com dados que têm vários destinos (Ex: três variáveis dependentes: 2 discretas e 1 contínua). Alguém tem algum recurso / conhecimento sobre isso? Eu sei que é possível usar redes neurais para isso.

11 regression machine-learning predictive-models references

1

Métrica de avaliação de previsão para dados longitudinais / em painel

Eu gostaria de avaliar vários modelos diferentes que fornecem previsões de comportamento em um nível mensal. Os dados são equilibrados e 100.000 e T = 12. O resultado é assistir a um concerto em um determinado mês; portanto, é zero para ~ 80% das pessoas em qualquer mês, mas há …

11 repeated-measures predictive-models stata panel-data validation

2

Existe sobreajuste nessa abordagem de modelagem

Recentemente me disseram que o processo que segui (componente de uma tese de mestrado) poderia ser visto como excessivo. Estou procurando entender melhor isso e ver se os outros concordam. O objetivo desta parte do artigo é Compare o desempenho das árvores de regressão otimizada por gradiente com as florestas …

11 machine-learning data-mining predictive-models

3

Como as casas de apostas selecionam suas chances de abertura?

Eu sei que as casas de apostas ajustam suas chances para maximizar o ganho, prevendo as probabilidades do volume de dinheiro colocado em cada resultado. Como as casas de apostas selecionam suas chances de abertura?

11 predictive-models

1

Intervalos de confiança para diferenças nas séries temporais

Eu tenho um modelo estocástico usado para simular séries temporais de algum processo. Estou interessado no efeito de alterar um parâmetro para um valor específico e quero mostrar a diferença entre as séries temporais (por exemplo, modelo A e modelo B) e algum tipo de intervalo de confiança baseado em …

11 time-series predictive-models markov-process

1

Prevendo processos de memória longa

Estou trabalhando com um processo de dois estados com xtxtx_t em { 1 , - 1 }{1,−1}\{1, -1\} para t = 1 , 2 , …t=1,2,…t = 1, 2, \ldots A função de autocorrelação é indicativa de um processo com memória longa, ou seja, exibe um decaimento da lei de …

11 time-series predictive-models autocorrelation

2

Qual é a intuição por trás de uma rede neural recorrente de Long Short Term Memory (LSTM)?

A ideia por trás da Rede Neural Recorrente (RNN) é clara para mim. Entendo da seguinte maneira: Temos uma sequência de observações ( ) (ou, em outras palavras, séries temporais multivariadas). Cada observação única é um vetor numérico dimensional. No modelo RNN, assumimos que a próxima observação é uma função …

11 time-series neural-networks predictive-models intuition rnn

Perguntas com a marcação «predictive-models»