Domande taggate «python»

Python è un linguaggio di programmazione comunemente usato per l'apprendimento automatico. Usa questo tag per qualsiasi domanda * sull'argomento * che (a) coinvolga `Python` sia come parte critica della domanda o risposta prevista, e (b) non sia * solo * su come usare` Python`.

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Come utilizzare le funzioni di validazione incrociata di scikit-learn su classificatori multi-etichetta
Sto testando diversi classificatori su un set di dati in cui ci sono 5 classi e ogni istanza può appartenere a una o più di queste classi, quindi sto usando i classificatori multi-etichetta di scikit-learn, in particolare sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Ora voglio eseguire la validazione incrociata usando il sklearn.cross_validation.StratifiedKFold. Questo produce il …
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Come nominare le zecche in un boxplot matplotlib in pitone
Bloccato . Questa domanda e le sue risposte sono bloccate perché la domanda è fuori tema ma ha un significato storico. Al momento non accetta nuove risposte o interazioni. Python matplotlib ha un comando boxplot . Normalmente, tutte le parti del grafico sono barrate numericamente. Come posso cambiare i segni …
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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Clustering di una matrice di correlazione
Ho una matrice di correlazione che indica come ogni articolo è correlato all'altro articolo. Quindi per un N articoli, ho già una matrice di correlazione N * N. Usando questa matrice di correlazione come posso raggruppare gli oggetti N nei bin M in modo da poter dire che gli oggetti …
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Julia: fare il punto su come è andata
Questo post riguarda un evento in rapida evoluzione. Mi sono imbattuto in una domanda del 2012 che ha avuto un'ottima discussione su Julia come alternativa a R / Python per vari tipi di lavoro statistico. Ecco la domanda originale del 2012 sulla promessa di Julia Purtroppo Julia era molto nuova …
19 r  python  computing  julia 
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Come calcolare gli errori standard dei coefficienti di regressione logistica
Sto usando lo scikit-learning di Python per allenare e testare una regressione logistica. scikit-learn restituisce i coefficienti di regressione delle variabili indipendenti, ma non fornisce gli errori standard dei coefficienti. Ho bisogno di questi errori standard per calcolare una statistica Wald per ciascun coefficiente e, a loro volta, confrontare questi …
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È possibile automatizzare la previsione delle serie storiche?
Vorrei costruire un algoritmo in grado di analizzare qualsiasi serie temporale e "automaticamente" scegliere il miglior metodo di previsione tradizionale / statiscale (e i suoi parametri) per i dati delle serie temporali analizzate. Sarebbe possibile fare qualcosa del genere? Se sì, puoi darmi alcuni consigli su come affrontare questo problema?
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