Data Science
регрессионная модель превосходит все модели
00
Вопрос или проблема Я следил за этим вопросом. Случай 1: У меня задача: обучаться на протяжении трех последовательных дней, чтобы предсказать каждый четвертый день. Данные каждого дня представляют собой один CSV файл, который имеет размеры 24×
Data Science
Насколько эффективен псевдообратный оператор Мура-Пенроуза для решения задач регрессии с переопределенной системой уравнений?
00
Вопрос или проблема Для регрессионных задач с #Предикторами > #наблюдений я недавно читал о псевдообратной матрице Мура-Пенроуза, которая решает проблему невозвратимой матрицы в МНК для регрессионных задач. Насколько хорошо это “
Data Science
Нахождение уравнения для модели множественной и нелинейной регрессии?
00
Вопрос или проблема Что касается нелинейной и многомерной регрессии, я использую R или Matlab. В случае, когда у меня есть регрессия только с двумя переменными, я просто рисую график Y относительно X и ищу уравнение модели, которое наилучшим образом соответствует
Data Science
Как выполнить мультивариантную регрессию в Orange?
00
Вопрос или проблема Orange содержит ряд регрессионных виджетов, но все они кажутся унивариабельными, т.е. одна независимая переменная коррелирует с одной зависимой переменной. Когда у меня есть больше независимых переменных, которые могут влиять на зависимую
Data Science
Какая архитектура машинного обучения подходит для регрессии сигналов фиксированной длины?
00
Вопрос или проблема Моя проблема имеет регрессионный характер – Как оценить вес рыбы, используя сигнал фиксированной длины (80 точек данных) изменения сопротивления, когда рыба проплывает через ворота с электроды (по сути, 4 секунды прохождения
Data Science
RMSE и R-квадрат
00
Вопрос или проблема Вопрос: Какой из метрик лучше для сравнения разных моделей: RMSE или R-квадрат? Я немного поискал, обычно все блоги говорят, что обе метрики объясняют разные идеи: R-квадрат является мерой того, сколько вариации объясняет модель, а
Data Science
Правильно ли работает моя модель SVR?
00
Вопрос или проблема Я занимаюсь моделированием прогнозирования ветра, используя модель SVR, и хотел бы сравнить фактические данные о скорости ветра и предсказанные данные. Я не уверен, что я сделал неправильно. Я предварительно обработал наборы данных и нормализовал их. >
Data Science
Пользовательская функция потерь
00
Вопрос или проблема Можно ли применить пользовательскую функцию потерь в модели регрессии (или любом другом алгоритме для прогнозирования непрерывной переменной)? Я работаю над моделью прогнозирования фондового рынка, и мне нужно максимизировать следующую
Data Science
Подход машинного обучения для обнаружения ботов
00
Вопрос или проблема Я работаю над проектом, который пытается определить, являются ли пользователи ботами или нет. В настоящее время метки, которые содержит набор данных, ненадежны, но я нашел некоторые тенденции/особенности, которые хорошо подходят для
Data Science
ANOVA процедура – Регрессия
00
Вопрос или проблема Я новичок в регрессии. Может кто-то объяснить мне, как сумма квадратов регрессии показывает объясненную вариацию? По сути, почему это (у шляпа – у бар)? Надеюсь, я точно объясняю свой вопрос. Я пытался нарисовать график с регрессионной
Data Science
Коррекция одного из нескольких сильных батч-эффектов в наборе данных.
00
Вопрос или проблема Мне интересно, какие статистические инструменты использовать при анализе данных, имеющих несколько сильных эффектов партии (распределения варьируются от одной партии к другой). Я хотел бы скорректировать эффект партии, когда он возникает
Data Science
Умное вычисление возврата инвестиций в рекламу
00
Вопрос или проблема Ищу способ прогнозировать возврат на рекламные расходы (ROAS). Не обязательно, чтобы это была сложная модель (на самом деле, было бы гораздо лучше, если бы это не было так!). У нас есть все данные, поступающие через наш SQL-пipeline
Data Science
Смысленная предсказательная аналитика для небольшого (n=114) набора данных с всего лишь 1 объясняющей переменной и 1 ответной переменной?
00
Вопрос или проблема Мне дана сводная таблица Excel, которая агрегирует данные из довольно большого источника данных (таблица базы данных с 1,9 миллиона записей и другая с около 490 тысяч). Данные внутри файла Excel состоят из 3 колонок: даты понедельников
Data Science
Вывод производной первого порядка для рядов Тейлора в авторегрессионной модели.
00
Вопрос или проблема Я написал пост в блоге, в котором я вычислил ряд Тейлора авторегрессионной функции. Это не строго ряд Тейлора, а какая-то его вариация (как я полагаю). Меня больше всего беспокоит, выглядят ли производные нормально.
Data Science
Какую предсказательную модель выбрать?
00
Вопрос или проблема Я полностью потерялся, пытаясь выбрать тип предсказательной модели для своей задачи. Это авторегрессионная модель, нелинейная временная серия, марковская цепь или что-то другое? Может кто-то дать мне совет?
Data Science
Как включить предикторную переменную без информации о будущем в модель?
00
Вопрос или проблема Я приведу крайне упрощенный пример, чтобы проиллюстрировать вопрос, но я думаю, что ответ должен быть актуален и для более обобщенных случаев. Предположим, я хочу создать регрессионную модель временного ряда (сама модель не имеет значения
Data Science
Тренировка в течение трех последовательных дней для прогнозирования четвертого дня.
00
Вопрос или проблема У меня есть следующая задача: Обучение по последовательным 3 дням для предсказания 4-го дня. Каждый день данных представляет собой один CSV файл, который имеет размеры 24×25. Каждая точка данных в каждом CSV файле является пикселем.
Data Science
Обучение по многомерным данным
00
Вопрос или проблема У меня есть следующая задача: тренировочная программа на протяжении 3 дней для прогнозирования 4-го дня. Каждодневные данные представлены в виде одного CSV файла с размерами 24×25. Каждая точка данных в каждом CSV файле соответствует пикселю.
Data Science
Предварительная обработка многомерных данных
00
Вопрос или проблема Я пытаюсь понять, как работает предобработка многомерных данных, но у меня есть несколько вопросов. Например, я могу выполнять сглаживание данных, преобразование (бокс-кокс, дифференцирование), удаление шума в одномерных данных (для
Data Science
Мне стоит получить фиктивные переменные, а затем посмотреть на многоколлинеарность?
00
Вопрос или проблема У меня есть данные, которые включают непрерывные и категориальные признаки. Задача заключается в регрессии, и я ищу способ удалить признаки, которые сильно коррелируют с другими признаками (мультиколлинеарность).