Müssen wir uns für die prädiktive Modellierung mit statistischen Konzepten wie zufälligen Effekten und der Nichtunabhängigkeit von Beobachtungen (wiederholte Messungen) befassen? Beispielsweise.... Ich habe Daten aus 5 Direktmailing-Kampagnen (die im Laufe eines Jahres durchgeführt wurden) mit...
Der Lernratenparameter ( ) in Gradient Boosting verringert den Beitrag jedes neuen Basismodells - normalerweise eines flachen Baums -, das in der Reihe hinzugefügt wird. Es hat sich gezeigt, dass die Genauigkeit des Testsatzes drastisch erhöht wird, was verständlich ist, da mit kleineren Schritten...
Kontext: Ausgehend von einer Frage zu Mathematics Stack Exchange (Kann ich ein Programm erstellen) hat jemand eine Reihe von Punkten und möchte eine lineare, exponentielle oder logarithmische Kurve daran anpassen. Die übliche Methode besteht darin, zunächst eine dieser Methoden (die das Modell...
Nehmen wir das folgende Beispiel: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Dies erstellt ein Modell von y basierend auf x1 und x2 unter Verwendung einer OLS-Regression. Wenn wir y für ein gegebenes x_vec vorhersagen möchten,...
Ich möchte ein Vorhersagemodell für die Vorhersage der Abwanderung erstellen und ein diskretes Zeitüberlebensmodell verwenden, das an ein Personentrainings-Dataset angepasst ist (eine Zeile für jeden Kunden und für jeden Zeitraum, für den ein Risiko besteht, mit einem Ereignisindikator von 1) wenn...
Ich habe zwei Gruppen von Probanden, A und B, jede mit einer Größe von ungefähr 400 und ungefähr 300 Prädiktoren. Mein Ziel ist es, ein Vorhersagemodell für eine binäre Antwortvariable zu erstellen. Mein Kunde möchte das Ergebnis der Anwendung des von A auf B erstellten Modells sehen. (In seinem...
Ich habe unzählige Beiträge auf dieser Site gelesen, die unglaublich gegen die schrittweise Auswahl von Variablen mit beliebigen Kriterien wie p-Werten, AIC, BIC usw. sind. Ich verstehe, warum diese Verfahren im Allgemeinen ziemlich schlecht für die Auswahl von Variablen sind. Gungs wahrscheinlich...
Nach dem Anpassen eines Steuermodells ist es möglich, Vorhersagen zu treffen und das relative Risiko neuer Daten abzurufen. Was ich nicht verstehe, ist, wie das relative Risiko für eine Person berechnet wird und in Bezug auf was es sich handelt (dh den Durchschnitt der Bevölkerung)? Irgendwelche...
Eher eine allgemeine Frage. Ich verwende eine rbf-SVM für die vorhersagende Modellierung. Ich denke, mein aktuelles Programm muss definitiv etwas beschleunigt werden. Ich benutze Scikit Learn mit einer Grob- bis Feinrastersuche + Kreuzvalidierung. Jeder SVM-Lauf dauert ungefähr eine Minute, aber...
(Diese Frage scheint für die Philosophy SE besser geeignet zu sein. Ich hoffe, dass Statistiker meine Missverständnisse über die Aussagen von Box und Shmueli klären können, daher veröffentliche ich sie hier.) George Box (von ARIMA) sagte: "Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich." Galit...
Was sind die Vor- und Nachteile beider
Ich versuche zu lernen, wie man neuronale Netze benutzt. Ich habe dieses Tutorial gelesen . Nach dem Anpassen eines neuronalen Netzes an eine Zeitreihe unter Verwendung des Wertes bei zur Vorhersage des Wertes bei t + 1 erhält der Autor das folgende Diagramm, wobei die blaue Linie die Zeitreihe...
Ich habe ein Vorhersagemodell mit vier Methoden getestet, wie Sie in der Boxplot-Abbildung unten sehen können. Das vom Modell vorhergesagte Attribut liegt im Bereich von 0 bis 8. Möglicherweise stellen Sie fest, dass bei allen Methoden ein Ausreißer mit Obergrenze und drei Ausreißer mit...
Angenommen, ich habe ein Vorhersagemodell für das Auftreten einer bestimmten Krankheit in einem Datensatz (dem Datenbestand zur Modellbildung) erstellt und möchte nun überprüfen, wie gut das Modell in einem neuen Datensatz (dem Validierungsdatenbestand) funktioniert. Für ein mit logistischer...
Diese Frage bezieht sich auf Galit Shmuelis Aufsatz "To Explain or to Predict" . Im Einzelnen schreibt Professor Shmueli in Abschnitt 1.5, "Erklärung und Vorhersage sind unterschiedlich": Bei der erklärenden Modellierung liegt der Schwerpunkt auf der Minimierung der Verzerrung, um die genaueste...
Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg,...
Random Forests erstellen ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, wobei jeder Baum mithilfe eines Bootstrap-Beispiels der ursprünglichen Trainingsdaten (Beispiel für Eingabevariablen und Beobachtungen) erstellt wird. Kann ein ähnlicher Prozess für die lineare Regression angewendet werden? Erstellen...
Ich bin auf ein Gerücht gestoßen, dass einige Studien gezeigt haben, dass die Leistung von Vorhersagemodellen mehr von der Expertise des Datenanalysten mit der gewählten Methode abhängt als von der Wahl der Methode. Mit anderen Worten, die Behauptung ist, dass es wichtiger ist, dass der...
Ich verwende die Quantil-Regression (zum Beispiel über gbmoder quantregin R) - und konzentriere mich nicht auf den Median, sondern auf ein oberes Quantil (zum Beispiel 75.). Ausgehend von einem prädiktiven Modellierungshintergrund möchte ich messen, wie gut das Modell in ein Test-Set passt, und...
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