Sento spesso di valutare le prestazioni di un modello di classificazione tenendo il set di test e allenando un modello sul set di allenamento. Quindi creando 2 vettori, uno per i valori previsti e uno per i valori reali. Ovviamente fare un confronto consente di giudicare le prestazioni del modello …
Sto lavorando su un set di dati. Dopo aver usato alcune tecniche di identificazione del modello, sono uscito con un modello ARIMA (0,2,1). Ho usato la detectIOfunzione nel pacchetto TSAin R per rilevare un valore anomalo innovativo (IO) alla 48a osservazione del mio set di dati originale. Come posso incorporare …
Sto lavorando alla previsione di serie storiche. Ho due insiemi di dati D1={x1,x2,....xn}D1={x1,x2,....xn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\} e D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., x_n+k\} . Ho tre modelli di previsione: M1,M2,M3M1,M2,M3M1, M2, M3 . Tutti questi modelli sono addestrati usando campioni nel set di datiD1D1D1 e le loro prestazioni sono misurate usando i campioni nel …
Fondamentalmente, ci sono due modi comuni per imparare contro enormi set di dati (quando ti trovi di fronte a restrizioni di tempo / spazio): Barare :): utilizzare solo un sottoinsieme "gestibile" per l'allenamento. La perdita di accuratezza può essere trascurabile a causa della legge dei rendimenti decrescenti: le prestazioni predittive …
Vorrei testare alcune delle mie idee che penso siano migliori di qualsiasi cosa io abbia visto. Potrei sbagliarmi, ma vorrei mettere alla prova le mie idee e smentire i miei dubbi con osservazioni più certe. Quello che ho pensato di fare è il seguente: Definire analiticamente un insieme di distribuzioni. …
Ho un modello dinamico Naive Bayes addestrato su un paio di variabili temporali. L'output del modello è la previsione di P(Event) @ t+1, stimata a ciascuno t. La trama di P(Event)versus timeè come mostrato nella figura sotto. In questa figura, la linea nera rappresenta P(Event)come previsto dal mio modello; la …
Ho dati etichettati di 2 classi su cui sto eseguendo la classificazione utilizzando più classificatori. E i set di dati sono ben bilanciati. Nel valutare le prestazioni dei classificatori, devo prendere in considerazione l'accuratezza del classificatore nel determinare non solo i veri positivi, ma anche i veri negativi. Pertanto, se …
Nel mio dati, ho una variabile di classe, indicata come . I valori di questa variabile di classe sono (binario). Quasi tutte le osservazioni di sono 0 (vicino al 100%, più precisamente, 97%). Vorrei un test di "prestazione" su diversi modelli di classificazione (potrebbe essere la precisione). Ciò che temo …
Attualmente sto lavorando su alcuni dati di serie storiche, so di poter utilizzare il modello LOESS / ARIMA. I dati vengono scritti su un vettore la cui lunghezza è 1000, ovvero una coda, che si aggiorna ogni 15 minuti, Pertanto, i vecchi dati verranno visualizzati mentre i nuovi dati vengono …
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