Statistiche e Big Data predictive-models

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Ho due gruppi di soggetti, A e B, ciascuno con una dimensione di circa 400 e circa 300 predittori. Il mio obiettivo è costruire un modello di previsione per una variabile di risposta binaria. Il mio cliente vuole vedere il risultato dell'applicazione del modello costruito da A su B. (Nel …

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Modello di sopravvivenza per la previsione di Churn - Predittori variabili nel tempo?

Sto cercando di costruire un modello predittivo per la previsione dell'abbandono e sto cercando di utilizzare un modello di sopravvivenza a tempo discreto adattato a un set di dati di addestramento del periodo di persona (una riga per ciascun cliente e periodo discreto a rischio, con un indicatore per l'evento …

17 survival predictive-models churn

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Come interpretare l'output di predict.coxph?

Dopo aver inserito un modello coxmodel è possibile fare previsioni e recuperare il rischio relativo di nuovi dati. Quello che non capisco è come viene calcolato il rischio relativo per un individuo e a che cosa è relativo (cioè la media della popolazione)? Qualche consiglio per le risorse per aiutare …

17 predictive-models relative-risk cox-model

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Su George Box, Galit Shmueli e il metodo scientifico?

(Questa domanda potrebbe sembrare più adatta alla Philosophy SE. Spero che gli statistici possano chiarire i miei malintesi sulle dichiarazioni di Box e Shmueli, quindi la sto pubblicando qui). George Box (di fama ARIMA) ha dichiarato: "Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili." Galit Shmueli nel suo famoso …

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Implementazione SVM più veloce

Più di una domanda generale. Sto eseguendo un SVM rbf per la modellazione predittiva. Penso che il mio programma attuale abbia sicuramente bisogno di un po 'di accelerazione. Uso Scikit Learn con una ricerca della griglia da grossolana a fine + convalida incrociata. Ogni esecuzione SVM richiede circa un minuto, …

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Qual è la differenza tra stima della massima verosimiglianza e discesa del gradiente?

Quali sono i pro e i contro di entrambi i metodi?

16 maximum-likelihood predictive-models optimization gradient-descent

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È barare eliminare i valori anomali in base al diagramma a scatole di Errore assoluto medio per migliorare un modello di regressione

Ho un modello di previsione testato con quattro metodi, come puoi vedere nella figura del diagramma a scatole di seguito. L'attributo previsto dal modello è compreso nell'intervallo 0-8. È possibile notare che sono presenti un valore anomalo superiore e tre valori anomali inferiori indicati da tutti i metodi. Mi chiedo …

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Come eseguire la validazione incrociata con un modello di rischio proporzionale Cox?

Supponiamo di aver costruito un modello di previsione per il verificarsi di una particolare malattia in un set di dati (il set di dati di creazione del modello) e ora voglio verificare il funzionamento del modello in un nuovo set di dati (il set di dati di convalida). Per un …

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Ridurre al minimo i pregiudizi nella modellazione esplicativa, perché? ("Spiegare o predire" di Galit Shmueli)

Questa domanda fa riferimento al documento di Galit Shmueli "Spiegare o predire" . Nello specifico, nella sezione 1.5, "Spiegazione e previsione sono diverse", il professor Shmueli scrive: Nella modellistica esplicativa l'attenzione si concentra sulla minimizzazione della distorsione per ottenere la rappresentazione più accurata della teoria sottostante. Questo mi ha lasciato …

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Perché questa previsione delle serie storiche è "piuttosto scadente"?

Sto cercando di imparare come usare le reti neurali. Stavo leggendo questo tutorial . Dopo aver inserito una Rete Neurale su una serie temporale utilizzando il valore in per prevedere il valore in l'autore ottiene il seguente grafico, dove la linea blu è la serie storica, il verde è la …

15 time-series neural-networks predictive-models deep-learning prediction

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Modelli predittivi: le statistiche non possono forse battere l'apprendimento automatico? [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 2 anni fa . Attualmente sto seguendo un programma master incentrato su statistiche / econometria. …

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La metodologia della foresta casuale può essere applicata alle regressioni lineari?

Le foreste casuali funzionano creando un insieme di alberi decisionali in cui ogni albero viene creato utilizzando un campione bootstrap dei dati di addestramento originali (campione di variabili di input e osservazioni). È possibile applicare un processo simile per la regressione lineare? Crea k modelli di regressione lineare usando un …

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Prestazioni del modello nella modellazione quantile

Sto usando la regressione quantile (ad esempio tramite gbmo quantregin R) - non focalizzandomi sulla mediana ma invece su un quantile superiore (ad esempio 75 °). Provenendo da un background di modellazione predittiva, voglio misurare quanto bene il modello si adatta a un set di test ed essere in grado …

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Le prestazioni predittive dipendono più dall'esperienza dell'analista di dati che dal metodo?

Ho scoperto che alcuni studi hanno dimostrato che le prestazioni dei modelli predittivi dipendono più dall'esperienza dell'analista di dati con il metodo scelto che dalla scelta del metodo. In altre parole, l'affermazione è che è più importante che l'analista di dati abbia familiarità con il metodo scelto piuttosto che quanto …

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …

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