Als «regression» getaggte Fragen

Techniken zum Analysieren der Beziehung zwischen einer (oder mehreren) "abhängigen" Variablen und "unabhängigen" Variablen.

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Neuronales Netz für Mehrfachausgangsregression
Ich habe einen Datensatz mit 34 Eingabespalten und 8 Ausgabespalten. Eine Möglichkeit zur Lösung des Problems besteht darin, die 34 Eingaben zu verwenden und für jede Ausgabespalte ein individuelles Regressionsmodell zu erstellen. Ich frage mich, ob dieses Problem mit nur einem Modell, insbesondere mit Neural Network, gelöst werden kann. Ich …
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Vergrößere die seaborn Heatmap
Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist es eine …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Wie kann ich die Korrelation zwischen Features und Zielvariable überprüfen?
Ich versuche, ein RegressionModell zu erstellen , und suche nach einer Möglichkeit, um zu überprüfen, ob eine Korrelation zwischen Features und Zielvariablen besteht. Dies ist meine Probe dataset Loan_ID Gender Married Dependents Education Self_Employed ApplicantIncome\ 0 LP001002 Male No 0 Graduate No 5849 1 LP001003 Male Yes 1 Graduate No …
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Flugpreise - Welche Analyse sollte verwendet werden, um wettbewerbsfähiges Preissetzungsverhalten und Preiskorrelationen zu ermitteln?
Ich möchte das Preissetzungsverhalten von Fluggesellschaften untersuchen - insbesondere, wie Fluggesellschaften auf die Preise der Wettbewerber reagieren. Da ich sagen würde, dass mein Wissen über komplexere Analysen sehr begrenzt ist, habe ich fast alle grundlegenden Methoden angewendet, um eine Gesamtansicht der Daten zu erhalten. Dies schließt einfache Diagramme ein, die …
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Modellierung ungleichmäßig verteilter Zeitreihen
Ich habe eine kontinuierliche Variable, die über einen Zeitraum von einem Jahr in unregelmäßigen Abständen abgetastet wird. Einige Tage haben mehr als eine Beobachtung pro Stunde, während andere Perioden tagelang nichts haben. Dies macht es besonders schwierig, Muster in der Zeitreihe zu erkennen, da einige Monate (z. B. Oktober) stark …
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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Welche Regression muss verwendet werden, um das Wahlergebnis in einem Mehrparteiensystem zu berechnen?
Ich möchte eine Prognose für das Ergebnis der Parlamentswahlen abgeben. Meine Ausgabe ist der Prozentsatz, den jede Partei erhält. Es gibt mehr als zwei Parteien, daher ist eine logistische Regression keine praktikable Option. Ich könnte für jede Partei eine eigene Regression vornehmen, aber in diesem Fall wären die Ergebnisse in …
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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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Sagen Sie die beste Anrufzeit voraus
Ich habe einen Datensatz mit einer Reihe von Kunden in verschiedenen Städten Kaliforniens, dem Zeitpunkt des Anrufs für jeden Kunden und dem Status des Anrufs (Richtig, wenn der Kunde den Anruf entgegennimmt, und Falsch, wenn der Kunde nicht antwortet). Ich muss einen geeigneten Zeitpunkt finden, um zukünftige Kunden anzurufen, sodass …
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