Публикации по теме 'regression'


Три лучшие регрессионные модели машинного обучения для прогнозной аналитики
Когда дело доходит до регрессионного анализа в области машинного обучения, выделяются три модели: линейная регрессия, машины опорных векторов (SVM) и случайные леса. Эти модели машинного обучения обычно используются учеными, аналитиками и исследователями данных для прогнозной аналитики и выявления тенденций и закономерностей в наборах данных. Линейная регрессия Линейная регрессия является самой базовой из этих моделей и статистическим методом, который моделирует взаимосвязь между..
Как использовать регрессионное моделирование с временными рядами
Препятствия, с которыми я столкнулся при прогнозировании данных многомерных временных рядов, и способы их преодоления Были ли у вас временные ряды с многомерными столбцами, временные ряды, в которых ваши столбцы не находятся в одном диапазоне размеров или даже в одном и том же типе данных, что приводило к невозможности применения моделей ARIMA, SARIMAX или Auto ARIMA? Недавно я столкнулся с аналогичной проблемой, когда мне нужно было спрогнозировать внутреннюю температуру здания с..
Линейная регрессия не всегда друг.
Линейная регрессия не всегда подходит. Прочитав этот пост, вы будете иметь представление о: а) Линейная регрессия б) Логистическая регрессия c) Как решить проблему классификации как профессионал Проблема классификации : распределение доступных объектов по классам в зависимости от общих качеств, присущих объекту, которые присутствуют в конкретном классе. Давайте обсудим это на примере: В зависимости от размера опухоли мы решаем, злокачественная она или нет. Подход 1..
Большая тройка (подходы к машинному обучению)
Ну, мне нужно было сделать заголовок броским, чтобы вы это прочитали, верно? Это одна из вводных концепций машинного обучения, и очень важно понимать разницу, поскольку у каждой проблемы есть свое решение. Надеемся, что прочтение этой статьи поможет вам быстрее решать проблемы! Эта статья основана на уроке базового курса Udacity по машинному обучению Microsoft Azure. Мне повезло, что меня выбрали в качестве одного из получателей стипендии на первом этапе, поэтому я поделюсь некоторыми..
Использование классификации и регрессии на основе леса для моделирования и оценки стоимости дома
В выпуске ArcGIS Pro 2.2 есть новый захватывающий инструмент машинного обучения, который помогает делать прогнозы. Он называется Классификация и регрессия на основе леса и позволяет аналитикам эффективно разрабатывать, тестировать и развертывать прогнозные модели. Классификация и регрессия на основе леса применяет алгоритм случайного леса Лео Бреймана, популярный метод машинного обучения с учителем, используемый для классификации и прогнозирования. Этот инструмент..
Сравнение методов усадки и выбора для линейной регрессии
Подробный обзор 7 популярных методов усадки и выбора. В этой статье мы рассмотрим семь популярных методов выбора подмножества и сжатия в линейной регрессии. После введения в тему, обосновывающую необходимость в таких методах, мы рассмотрим каждый подход один за другим, охватывая как математические свойства, так и приложение Python. Эта статья основана на главе из прекрасного Хасти Т., Тибширани Р. и Фридмана Дж. Х. (2009). Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ..
Скрытые жемчужины: поиск лучших секретных троп в Америке
С наукой о данных Есть множество причин, по которым кто-то хотел бы найти уединение в дикой природе, от терапевтического эффекта погружения в природу до нежелания способствовать деградации тропы и эрозии почвы на более загруженных тропах. Сейчас более чем когда-либо крайне необходима передышка на свежем воздухе. Но в мире после COVID 19, где может быть практически невозможно поддерживать надлежащие меры социального дистанцирования при проезде пешеходов по узкой тропе, особенно важно..