Публикации по теме 'predictive-modeling'


БОЛЬШОЙ ПРОГНОЗ ЭНЕРГЕТИКИ ASHRAE (III)
СОДЕРЖАНИЕ Введение Бизнес-проблема Состав ML Показатели производительности Анализ набора данных Исследовательский анализ данных (EDA) Методы вменения Функциональная инженерия Выбор функции Модели с гиперпараметрической настройкой Развертывание модели машинного обучения с использованием Flask в Google Colab Сравнение результатов испытаний Будущая работа использованная литература 1. Введение Это третье энергетическое соревнование, проводимое ASHRAE в 2019 году. Этот..
Понимание метрик классификации Data Science в Scikit-Learn на Python
В этом руководстве мы рассмотрим несколько метрик классификации в scikit-learn Python и напишем наши собственные функции с нуля, чтобы понять математику, лежащую в основе некоторых из них. Одной из основных областей прогнозного моделирования в науке о данных является классификация. Классификация состоит в попытке предсказать, к какому классу принадлежит конкретная выборка из совокупности. Например, если мы пытаемся предсказать, будет ли конкретный пациент повторно госпитализирован,..
4 принципа успеха вашего механизма рекомендаций
4 принципа успеха вашего механизма рекомендаций Люди по своей природе являются социальными существами, и мы продвигаемся вперед совместно, предлагая новые идеи и делясь предложениями. Исследование Nielsen, проведенное в 2012 году, показало, что 92% потребителей верят рекомендациям друзей и коллег по всем формам рекламы. Последними разработками в этой области являются двигатели, работающие на людях и программном обеспечении. Одним из примечательных примеров является Stitch Fix —..
Что я узнал о заболеваемости гриппом с Facebook Prophet
Применение машинного обучения и искусственного интеллекта в области инфекционных заболеваний — это захватывающая область с глобальным влиянием. Он принимает различные формы от диагностики до наблюдения. Когда я впервые услышал о машинном обучении для борьбы с инфекционными заболеваниями, я был уверен, что это тот святой Грааль, которого мы так долго ждали. В конце концов, математическое моделирование — это стандартный способ изучения динамики заболеваний. За исключением того, что это..
Прогнозирование риска диабета на ранней стадии с использованием подхода машинного обучения
Диабет является самым быстрорастущим хроническим опасным для жизни заболеванием, от которого страдают более 422 миллионов человек во всем мире. Диабет 2 типа вызывается в основном факторами окружающей среды и образом жизни. Это медленно развивающееся заболевание, при котором метаболические показатели начинают развиваться задолго до того, как они перерастут в болезнь, и обычно диагностируется путем проведения теста на сахар натощак. Используемый здесь набор данных содержит отчеты о..
Определение прогнозного моделирования в машинном обучении
Объем потребляемых данных растет в геометрической прогрессии, сегодня большой объем больших данных накапливается в организациях, это может быть связано с деловые партнеры, потребители, партнеры по приложениям, внутренние и внешние руководители, посетители и т. д. Данные собираются и характеризуются для выявления и анализа тенденций. С другой стороны, анализ данных относится к процессу, включающему различные инструменты и методы качественного и количественного исследования,..
Электронная коммерция: прогнозирование новой тенденции с помощью машинного обучения
Я наткнулся на этот набор данных на Kaggle из области моды электронной коммерции. Качество наборов данных, созданных на Kaggle и отправленных пользователями со всего мира, действительно поражает. Это стало невероятной платформой для людей, которые могут узнать что-то новое в области науки о данных. Такие онлайн-ресурсы, безусловно, меняют способ обучения, прошли те времена, когда были стандартные учебники и физические библиотеки. Темпы кажутся такими быстрыми, что книги просто не успевают,..