Statistiken und Big Data prediction

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Gesucht hoch und niedrig und nicht in der Lage, herauszufinden, was AUC, wie in Bezug auf Vorhersage, bedeutet oder steht.

228 classification prediction roc auc abbreviation

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Wahrscheinlichkeit eines einzelnen zukünftigen Ereignisses im wirklichen Leben: Was bedeutet es, wenn sie sagen, dass "Hillary eine 75% ige Gewinnchance hat"?

Da es sich bei der Wahl um eine einmalige Veranstaltung handelt, kann dieses Experiment nicht wiederholt werden. Was genau bedeutet die Aussage "Hillary hat eine 75% ige Gewinnchance" technisch? Ich suche eine statistisch korrekte Definition, keine intuitive oder konzeptionelle. Ich bin ein Amateur-Statistik-Fan, der versucht, auf diese Frage zu antworten, …

79 probability prediction politics

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Variablenauswahl für prädiktive Modellierung im Jahr 2016 wirklich erforderlich?

Diese Frage wurde bereits vor einigen Jahren im Lebenslauf gestellt. Angesichts von 1) um Größenordnungen besserer Computertechnologie (z. B. Parallel Computing, HPC usw.) und 2) neuerer Techniken, z. Erstens einen Kontext. Nehmen wir an, das Ziel ist nicht das Testen von Hypothesen, nicht das Schätzen von Effekten, sondern die Vorhersage …

67 machine-learning modeling feature-selection model-selection prediction

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Ist diese Grafik, die die Wahrscheinlichkeit eines Terroranschlags zeigt, statistisch sinnvoll?

Ich sehe, dass dieses Bild viel herumgereicht wird. Ich habe das Gefühl, dass die auf diese Weise bereitgestellten Informationen unvollständig oder sogar fehlerhaft sind, aber ich kenne mich mit Statistiken nicht gut genug aus, um darauf zu antworten. Ich muss an diesen xkcd-Comic denken , dass selbst mit soliden historischen …

66 probability interpretation prediction

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Standardfehler für die Lasso-Vorhersage mit R

Ich versuche, ein LASSO-Modell für die Vorhersage zu verwenden, und ich muss Standardfehler abschätzen. Sicher hat schon jemand ein Paket dazu geschrieben. Aber meines Erachtens gibt keines der CRAN-Pakete, die mit einem LASSO Vorhersagen treffen, Standardfehler für diese Vorhersagen zurück. Meine Frage lautet also: Gibt es ein Paket oder einen …

60 r standard-error prediction lasso

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Deep Learning für die Vorhersage von Zeitreihen verwenden

Ich bin neu im Bereich Deep Learning und für mich war der erste Schritt, interessante Artikel von deeplearning.net zu lesen. In Artikeln über tiefes Lernen sprechen Hinton und andere hauptsächlich davon, es auf Bildprobleme anzuwenden. Kann jemand versuchen, mir zu antworten? Kann dies auf das Problem der Vorhersage von Zeitreihenwerten …

54 time-series machine-learning prediction deep-learning deep-belief-networks

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Vorhersage in der Cox-Regression

Ich mache eine multivariate Cox-Regression, ich habe meine signifikanten unabhängigen Variablen und Beta-Werte. Das Modell passt sehr gut zu meinen Daten. Jetzt möchte ich mein Modell verwenden und das Überleben einer neuen Beobachtung vorhersagen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich das mit einem Cox-Modell machen soll. Bei einer linearen …

38 regression survival prediction cox-model

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Vorhersageintervall für lmer () -Mischeffektmodell in R

Ich möchte ein Vorhersageintervall für eine Vorhersage aus einem lmer () -Modell erhalten. Ich habe eine Diskussion darüber gefunden: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq Sie scheinen jedoch die Unsicherheit der zufälligen Effekte nicht zu berücksichtigen. Hier ist ein konkretes Beispiel. Ich rase Goldfisch. Ich habe Daten zu den letzten 100 Rennen. Ich möchte …

37 r mixed-model prediction prediction-interval lme4-nlme

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Was ist der Unterschied zwischen Vorhersage und Inferenz?

Ich lese gerade " Eine Einführung in das statistische Lernen ". In Kapitel 2 diskutieren sie den Grund für die Schätzung einer Funktion .fff 2.1.1 Warum schätzen ?fff Es gibt zwei Hauptgründe, warum wir f abschätzen möchten : Vorhersage und Inferenz . Wir diskutieren nacheinander. Ich habe es ein paarmal …

37 prediction terminology causality

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Wenn nur die Vorhersage von Interesse ist, warum sollte man dann Lasso über dem Kamm verwenden?

Auf Seite 223 in Eine Einführung in das statistische Lernen fassen die Autoren die Unterschiede zwischen Gratregression und Lasso zusammen. Sie liefern ein Beispiel (Abbildung 6.9) für den Fall, dass "Lasso dazu neigt, die Gratregression in Bezug auf Bias, Varianz und MSE zu übertreffen". Ich verstehe, warum Lasso wünschenswert sein …

36 machine-learning prediction lasso regularization ridge-regression

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Interpretation einfacher Vorhersagen zu Odds Ratios in der logistischen Regression

Ich bin etwas neu in der Verwendung der logistischen Regression und ein bisschen verwirrt von einer Diskrepanz zwischen meinen Interpretationen der folgenden Werte, die ich für gleich gehalten hätte: potenzierte Beta-Werte vorhergesagte Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses anhand von Beta-Werten. Hier ist eine vereinfachte Version des von mir verwendeten Modells, bei dem …

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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]

Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

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Wie kann ich die Sklearn-Verwirrungsmatrix interpretieren?

Ich verwende eine Verwirrungsmatrix , um die Leistung meines Klassifikators zu überprüfen. Ich benutze Scikit-Learn und bin etwas verwirrt. Wie kann ich das Ergebnis von interpretieren? from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> confusion_matrix(y_true, …

24 predictive-models prediction confusion-matrix

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Mittlerer quadratischer Fehler vs. mittlerer quadratischer Vorhersagefehler

Was ist der semantische Unterschied zwischen Mean Squared Error (MSE) und Mean Squared Prediction Error (MSPE)?

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Welche nicht-bayesianischen Methoden gibt es für prädiktive Schlussfolgerungen?

In der Bayes'schen Inferenz wird eine prädiktive Verteilung für zukünftige Daten abgeleitet, indem unbekannte Parameter herausintegriert werden. Die Integration über die posteriore Verteilung dieser Parameter ergibt eine posteriore Vorhersageverteilung - eine Verteilung für zukünftige Daten, die von den bereits beobachteten abhängig ist. Welche nicht-bayesianischen Methoden für die prädiktive Inferenz berücksichtigen …

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Als «prediction» getaggte Fragen