Domande taggate «predictive-modeling»

Tecniche statistiche utilizzate per prevedere i risultati.

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Precisione del treno vs precisione del test e matrice di confusione
Dopo aver sviluppato il mio modello predittivo utilizzando Random Forest ottengo le seguenti metriche: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Questi sono i risultati di questo codice: training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], axis=1), df['target'], test_size = .3, random_state=12) clf = …
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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
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Come fare il prodotto interno in lotti a Tensorflow?
Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?
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Quando scegliere la regressione lineare o la regressione dell'albero decisionale o della foresta casuale? [chiuso]
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 4 anni fa . Sto lavorando a un progetto e ho difficoltà a decidere quale …
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Quali eventuali algoritmi di apprendimento automatico sono accettati come un buon compromesso tra spiegabilità e previsione?
Testi di machine learning che descrivono algoritmi come macchine per incrementare il gradiente o reti neurali spesso commentano che questi modelli sono bravi nella previsione, ma questo ha un prezzo di perdita di spiegabilità o interpretabilità. Al contrario, gli alberi delle singole decisioni e i modelli di regressione classica sono …
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Passaggi di apprendimento automatico
Quale delle seguenti opzioni di passaggi è quella corretta quando si crea un modello predittivo? Opzione 1: Prima elimina i predittori più ovviamente cattivi e, se necessario, preelabora i rimanenti, quindi addestra vari modelli con convalida incrociata, scegli i pochi migliori, identifica i predittori migliori che ognuno ha utilizzato, quindi …
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