Preguntas etiquetadas con predictive-modeling

La lógica a menudo establece que al sobreajustar un modelo, su capacidad de generalizar es limitada, aunque esto solo puede significar que el sobreajuste impide que un modelo mejore después de una cierta complejidad. ¿El sobreajuste hace que los modelos empeoren independientemente de la complejidad de los datos y, de …

49 machine-learning  predictive-modeling 

Por lo tanto, no he podido encontrar ninguna literatura sobre este tema, pero parece algo que vale la pena pensar: ¿Cuáles son las mejores prácticas en capacitación y optimización de modelos si hay nuevas observaciones disponibles? ¿Hay alguna forma de determinar el período / frecuencia de volver a entrenar un …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

En este enlace sobre Estacionalidad y diferenciación , se ha mencionado que los modelos como ARIMA requieren una serie temporal estacionaria para el pronóstico, ya que sus propiedades estadísticas como la media, la varianza, la autocorrelación, etc.son constantes en el tiempo. Dado que los RNN tienen una mejor capacidad para …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Dada una frase: "Cuando abro el ?? puerta se empieza a calentarse de forma automática" Me gustaría obtener la lista de posibles palabras en ?? con una probabilidad El concepto básico utilizado en el modelo word2vec es "predecir" una palabra dado el contexto circundante. Una vez que se construye el …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

Tengo características dispersas que son predictivas, también tengo algunas características densas que también son predictivas. Necesito combinar estas características para mejorar el rendimiento general del clasificador. Ahora, cuando trato de combinar estos elementos, las características densas tienden a dominar más que las características dispersas, por lo tanto, solo proporcionan un …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

La siguiente función de predicción también proporciona valores -ve, por lo que no puede haber probabilidades. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) Busqué en Google e intenté pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") pero …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

Parece que se ha convertido en axiomático que un conjunto de estudiantes conduce a los mejores resultados posibles del modelo, y cada vez es más raro, por ejemplo, que modelos individuales ganen competencias como Kaggle. ¿Existe una explicación teórica de por qué los conjuntos son tan efectivos?

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling 

Cuando los algoritmos de ML, por ejemplo, Vowpal Wabbit o algunas de las máquinas de factorización que ganan concursos de clics ( Kaggle ), mencionan que las características son 'hash', ¿qué significa eso realmente para el modelo? Digamos que hay una variable que representa la ID de un complemento de …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Quiero evitar el sobreajuste en un bosque aleatorio. En este sentido, tengo la intención de utilizar mtry, nodosize, maxnodes, etc. ¿Podría ayudarme a elegir valores para estos parámetros? Estoy usando R. Además, si es posible, dígame cómo puedo usar la validación cruzada k-fold para bosque aleatorio (en R).

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Supongamos que tengo una función suave como F( x , y) = x2+ y2F(X,y)=X2+y2f(x, y) = x^2+y^2 . Tengo un conjunto de entrenamiento y, por supuesto, no sé f, aunque puedo evaluar f donde quiera.D ⊊ { ( ( x , y) , f( x , y) ) | ( …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

Quiero hacer una predicción del resultado de las elecciones parlamentarias. Mi salida será el% que recibe cada parte. Hay más de 2 partes, por lo que la regresión logística no es una opción viable. Podría hacer una regresión separada para cada parte, pero en ese caso los resultados serían de …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Las estadísticas comunes de validación de modelos como la prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS), AUROC y el coeficiente de Gini están relacionadas funcionalmente. Sin embargo, mi pregunta tiene que ver con probar cómo están todos relacionados. Tengo curiosidad por saber si alguien puede ayudarme a probar estas relaciones. No he podido …

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