linear-regression

Вопрос или проблема Я пытался понять концепцию переобучения. Я знаю, что когда обучающий R^2 больше 95%, это означает, что модель переобучена, и после некоторого исследования я пришел к следующему пониманию: Модель, которая захватывает шум и случайные

Вопрос или проблема Что произойдет, если определенный набор данных содержит разные «группы», которые следуют различным линейным моделям? Например, представим, что, изучая диаграмму рассеяния определенной характеристики $x_i$ против $y$, мы можем увидеть

Вопрос или проблема Я работаю над задачей линейной регрессии. Признаки для моего анализа были выбраны с использованием p-значений и знаний в области. После выбора этих признаков производительность $R^2$ и $RMSE$ улучшилась с 0.

Вопрос или проблема Я изучаю классическую задачу предсказания цен на квартиры (вторичный рынок) в зависимости от их типа, размера, местоположения и т. д. Довольно просто, и линейная регрессия или регрессионные деревья дают первые приличные результаты

Вопрос или проблема Я получил это как задание от рекрутера и успешно собрал датасет из примерно 650 фильмов с их разделами «Сюжет», «Музыка» и «Маркетинг», а также кассовыми сборами. Я попробовал tfidf и count векторизаторы и выполнил LSA/PCA для уменьшения

Вопрос или проблема Я работаю с временными рядами, для которых намерен применить модель машинного обучения для обнаружения точек изменений в данных временных рядов. Эти данные записываются с машин, и нам нужно предсказать, когда процесс завершится.

Вопрос или проблема Я совершенно новичок в области науки о данных (это мой проект “Hello World”), и у меня есть набор данных, состоящий из комбинации текста отзывов и числовых данных, таких как количество столов. Также есть колонка для отзывов

Вопрос или проблема Например, я получил следующий результат фактора VIF (weekday_ – это кодирование с помощью one-hot): VIF Factor features 0 0.000000 Intercept ... 9 51.136294 utc_timestamp 10 19.603974 weekday_Friday 11 10.

Вопрос или проблема Я исследую стратегию, при которой я инициализирую веса nn.Linear с помощью ридж-регрессии, а затем обучаю модель с помощью контрастной потери. Идея состоит в том, чтобы использовать ридж-регрессию для получения лучшей инициализации

Вопрос или проблема В трансферном обучении часто лишь последний слой сети перенастраивается с использованием градиентного спуска. Однако последний слой обычной нейронной сети выполняет только линейное преобразование, так почему мы используем градиентный

Вопрос или проблема На этом сайте я нашел реализацию на Python для выбора набора предикторов в обычной линейной регрессии, включающую Метод Лучшего Подмножества, Прямой Пошаговый Отбор и др. Это должно быть дополнением к книге An Introduction to Statistical

Вопрос или проблема Я изучал простую линейную регрессию и многократную линейную регрессию. Я задумался над вопросом: получим ли мы одинаковые коэффициенты признаков, если проведем многократную линейную регрессию и Ответ или решение Вопрос о том, получаем

Вопрос или проблема У меня есть еженедельные временные ряды данных за последние 2 года с переменными "неделя", "расходы на маркетинг", "трафик на сайте" и "выручка". Теперь мне нужно спрогнозировать "потенциальный трафик на сайте" и "потенциальную выручку" на следующие 12 недель.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных с 71 различной переменной за длительный временной ряд, проводимый ежемесячно с 1960 до 2023 года, и я хочу предсказать значение всех этих переменных, когда одна из них, обозначенная как coa, которая не показана

Вопрос или проблема У меня есть несколько групп признаков, которые я хотел бы протестировать в отношении независимых переменных. Идея заключается в том, чтобы выяснить, с какими группами в большей степени ассоциируется конкретное значение независимой переменной.

Вопрос или проблема Мне интересно, как я могу использовать машинное обучение для построения множественной линейной регрессии на графике. У меня есть одна зависимая переменная (цены на квартиры) и пять независимых (этаж, год постройки, количество комнат

Вопрос или проблема Я пытаюсь предсказать вес новорожденного, используя полиномиальную регрессионную модель. Сначала мне нужно понять, какая степень полинома лучше всего подходит для моих данных. Для этого я разделил свой набор данных на обучающую выборку

Вопрос или проблема Насколько я знаю, мы не проверяем значимость коэффициентов в моделях Lasso и Elasticnet. Это связано с тем, что незначимые коэффициенты признаков будут сведены к нулю в этих моделях? Значит ли это, что все признаки в этих моделях значимы?

Вопрос или проблема Я использую Classifier Chain с логистической регрессией, и когда пытаюсь использовать метод fit, получаю Этот решатель требует наличие образцов как минимум 2 классов в данных, но данные содержат только один класс: 1 Но я довольно уверен