Data Science missing-data

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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?

Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …

11 python nlp language-model r statistics linear-regression machine-learning classification random-forest xgboost python sampling data-mining orange predictive-modeling recommender-system statistics dimensionality-reduction pca machine-learning python deep-learning keras reinforcement-learning neural-network image-classification r dplyr deep-learning keras tensorflow lstm dropout machine-learning sampling categorical-data data-imputation machine-learning deep-learning machine-learning-model dropout deep-network pandas data-cleaning data-science-model aggregation python neural-network reinforcement-learning policy-gradients r dataframe dataset statistics prediction forecasting r k-means python scikit-learn labels python orange cloud-computing machine-learning neural-network deep-learning rnn recurrent-neural-net logistic-regression missing-data deep-learning autoencoder apache-hadoop time-series data preprocessing classification predictive-modeling time-series machine-learning python feature-selection autoencoder deep-learning keras tensorflow lstm word-embeddings predictive-modeling prediction machine-learning-model machine-learning classification binary theory machine-learning neural-network time-series lstm rnn neural-network deep-learning keras tensorflow convnet computer-vision

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Was tun, wenn das Testen von Daten weniger Funktionen als die Trainingsdaten hat?

Angenommen, wir prognostizieren den Verkauf eines Geschäfts und meine Trainingsdaten weisen zwei Funktionen auf: Eine über den Ladenverkauf mit den Daten (das Feld "Laden" ist nicht eindeutig) Eine über die Geschäftstypen (das Feld "Geschäft" ist hier eindeutig) Die Matrix würde also ungefähr so aussehen: +-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+ | Store | DayOfWeek | …

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Naive Bayes sollten aufgrund fehlender Funktionen eine Vorhersage generieren (Scikit Learn)

Angesichts der Tatsache, dass Naive Bayes die Wahrscheinlichkeit verwendet, um eine Vorhersage zu treffen, und Merkmale als bedingt unabhängig voneinander behandelt, ist es sinnvoll, dass das Modell dennoch eine Vorhersage treffen kann, da einige Merkmale in den Testdaten fehlen. Ich weiß, dass es üblich ist, fehlende Daten zu unterstellen, aber …

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Als «missing-data» getaggte Fragen