Statistiken und Big Data predictive-models

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Wie kann ich Vorhersagen aus dem randomSurvivalForest-Paket in R generieren?

Ich versuche, das randomSurvivalForestPaket in Rzu verwenden, um das nächste Ereignis in einer Reihe von Ereignissen vorherzusagen (unter Verwendung von res <- predict(fit,v)), aber alles, was ich bekomme, sind insgesamt% Überlebende und dann die kumulative Gefahr für jede Person in der res$ensemble. Kann ich dies verwenden, um Werte vorherzusagen / …

8 r time-series survival predictive-models

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Allgemeine Ansätze zum Modellautoverkehr in einem Parkhaus

Ein Freund von mir hat mich gebeten, ihm bei der prädiktiven Modellierung des Autoverkehrs in einem mittelgroßen Parkhaus zu helfen. Die Garage hat ihre geschäftigen und einfachen Tage, ihre Stoßzeiten, Öffnungszeiten der Totzeiten (sie ist an Wochentagen während 12 Stunden und an Wochenenden während 8 Stunden geöffnet). Ziel ist es, …

8 time-series multivariate-analysis predictive-models queueing

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Wie kann Unsicherheit in die Vorhersage eines neuronalen Netzwerks übertragen werden?

Ich habe Eingaben , die Unsicherheiten gekannt haben . Ich benutze sie, um die Ausgaben in einem trainierten neuronalen Netzwerk vorherzusagen . Wie kann ich 1 Unsicherheiten bei meinen Vorhersagen erhalten?x1…xnx1…xnx_1\ldots x_n1σ1σ1\sigmaϵ1…ϵnϵ1…ϵn\epsilon_1 \ldots \epsilon_ny1…ymy1…ymy_1 \ldots y_mσσ\sigma Meine Idee ist es, jeden Eingang zufällig mit normalem Rauschen mit dem Mittelwert 0 …

8 machine-learning neural-networks predictive-models prediction error-propagation

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Verwendung von Teilmessungen der Ausgangsvariablen bei der Modellierung

Meine Frage ist: Wie können wir teilweise gemessene Ausgabedaten in einem Trainingssatz verwenden? Das ist vage, also konkretisiere ich es in einer skurrilen Geschichte. Eichhörnchen haben Nüsse, aber wie viele? Installieren Es gibt eine Reihe von Eichhörnchen und eine Reihe von Bäumen im Wald. Eichhörnchen hat Muttern. Eichhörnchen lagern ihre …

7 machine-learning predictive-models semi-supervised

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Berechnung der Wahrscheinlichkeit von x1> x2

Ich lerne selbst über die Wahrscheinlichkeit mithilfe von R, linearen Modellen und Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Ich bin derzeit nicht sicher, wie ich zwei Vorhersagen aus einem Modell vergleichen kann. Die von mir verwendeten Daten werden (kostenlos) von hier heruntergeladen: wmbriggs.com/public/sat.csv df <- read.csv("sat.csv") # Load data lm <- lm(cgpa~hgpa+sat+ltrs,data=df) # model to …

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Vorausschauendes Wartungsmodell zur Identifizierung von Anzeichen eines Fehlers, bevor dieser auftritt

Situation Ich arbeite an einem Problem, bei dem ich Sensordaten verwende, um einen Maschinenausfall vorherzusagen, bevor der Fehler auftritt, und ich benötige einige Ratschläge zu den zu untersuchenden Methoden. Insbesondere möchte ich Hinweise auf einen bevorstehenden Fehler identifizieren, bevor der Fehler tatsächlich auftritt. Im Idealfall ist dies mit einer ausreichenden …

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Woher wissen, ob eine statistische Vorhersage richtig ist?

Die Wettervorhersage sagt die Regenwahrscheinlichkeit für einen Tag voraus oder nicht. Wenn ich den gleichen Tag viele Male wiederholen könnte, könnte ich zählen, wie oft es regnet oder nicht, also könnte ich mit der Vorhersage vergleichen, um zu wissen, ob die Vorhersage richtig ist. Tatsache ist, dass es nicht möglich …

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Wie kann ein Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen am besten bewertet werden?

Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des Algorithmus weitergeben . Dies zeigt normalerweise eine künstlich hohe Erfolgsrate, da der Algorithmus effektiv …

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Sollte die Vorhersagegenauigkeit oder alternativ die Minimierung der MSE überdacht werden?

Seit Breiman ist die Maximierung der Vorhersagegenauigkeit zu einer Art Goldstandard für die prädiktive Modellierung geworden . Dass es sich zu diesem Status entwickelt hat, ist verständlich: Es kann "optimiert" werden, lässt sich leicht über k-fache Proben kalibrieren und ist größtenteils eine konsistente Statistik für die interne Modellvalidierung. Allzu oft …

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Als «predictive-models» getaggte Fragen