La probabilité appliquée est une branche importante de la probabilité, y compris la probabilité de calcul. Étant donné que les statistiques utilisent la théorie des probabilités pour construire des modèles pour traiter les données, si je comprends bien, je me demande quelle est la différence...
J'essaie simplement de reproduire une affirmation faite dans l'article suivant, Finding Correlated Biclusters from Gene Expression Data , qui est: Proposition 4. Si . ensuite nous avons:XIJ=RICTJXIJ=RICJTX_{IJ}=R_{I}C^{T}_{J} je. Si est un bicluster parfait avec un modèle additif, alors est un...
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre sur la validation croisée. Migré il y a 7 ans . J'ai généré un vecteur qui a une distribution de Poisson, comme suit: x = rpois(1000,10) Si je fais un histogramme en utilisant hist(x), la distribution ressemble...
Je voudrais tester la différence de réponse de deux variables à un prédicteur. Voici un exemple reproductible minimal. library(nlme) ## gls is used in the application; lm would suffice for this example m.set <- gls(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = iris, subset = Species == "setosa") m.vir...
J'ai déjà traité du classificateur Naive Bayes . J'ai lu récemment sur Multinomial Naive Bayes . Également probabilité postérieure = (probabilité * antérieure) / (preuve) . La seule différence principale (lors de la programmation de ces classificateurs) que j'ai trouvée entre Naive Bayes et...
Je suis un peu nouveau dans l'utilisation de la régression logistique et un peu confus par une divergence entre mes interprétations des valeurs suivantes qui, selon moi, serait la même: valeurs bêta exponentiées probabilité prédite du résultat en utilisant des valeurs bêta. Voici une version...
Nous avons besoin d'un système d'alerte précoce. Je traite avec un serveur qui est connu pour avoir des problèmes de performances sous charge. Les erreurs sont enregistrées dans une base de données avec un horodatage. Il existe certaines étapes d'intervention manuelle qui peuvent être prises pour...
Sur la base de la précision estimée de la classification, je veux tester si un classificateur est statistiquement meilleur sur un ensemble de base qu'un autre classificateur. Pour chaque classificateur, je sélectionne un échantillon de formation et de test au hasard dans l'ensemble de base,...
SPSS propose plusieurs méthodes d'extraction de facteurs: Composants principaux (ce qui n'est pas du tout l'analyse factorielle) Moindres carrés non pondérés Moindres carrés généralisés Plausibilité maximum Axe principal Affacturage alpha Affacturage d'image En ignorant la première méthode, qui...
Le critère d'information d'Akaike (AIC) et la statistique c (aire sous la courbe ROC) sont deux mesures de l'ajustement du modèle pour la régression logistique. J'ai du mal à expliquer ce qui se passe lorsque les résultats des deux mesures ne sont pas cohérents. Je suppose qu'ils mesurent des...
J'essaie d'apprendre différentes méthodes de validation croisée, principalement avec l'intention de m'appliquer aux techniques d'analyse multivariée supervisée. Deux que j'ai rencontrés sont des techniques de validation croisée K-fold et Monte Carlo. J'ai lu que le K-fold est une variation de Monte...
J'ai fait un concours d'apprentissage automatique où ils utilisent RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) pour évaluer les performances prédisant le prix de vente d'une catégorie d'équipement. Le problème est que je ne sais pas comment interpréter le succès de mon résultat final. Par exemple,...
Chaque dimension de mes fonctionnalités a une plage de valeurs différente. Je veux savoir s'il est essentiel de normaliser cet ensemble de
J'essaie d'utiliser scikit-learn pour la régression polynomiale. D'après ce que j'ai lu, la régression polynomiale est un cas particulier de régression linéaire. J'étais en train de sauter que peut-être l'un des modèles linéaires généralisés de scikit peut être paramétré pour s'adapter à des...
Je suis un peu confus avec la différence entre un SVM et un perceptron. Permettez-moi d'essayer de résumer ma compréhension ici, et n'hésitez pas à corriger où je me trompe et à compléter ce que j'ai manqué. Le Perceptron n'essaie pas d'optimiser la "distance" de séparation. Tant qu'il trouve un...
Nous pouvons utiliser lm()pour prédire une valeur, mais nous avons toujours besoin de l'équation de la formule de résultat dans certains cas. Par exemple, ajoutez l'équation aux
Lorsque vous prédisez une valeur ajustée à partir d'un modèle de régression logistique, comment les erreurs standard sont-elles calculées? Je veux dire pour les valeurs ajustées , pas pour les coefficients (ce qui implique la matrice d'information des pêcheurs). J'ai seulement découvert comment...
Je suis un peu déroutant à propos de la zone sous courbe (AUC) de ROC et de la précision globale. L'AUC sera-t-elle proportionnelle à la précision globale? En d'autres termes, lorsque nous aurons une plus grande précision globale, aurons-nous définitivement une ASC plus grande? Ou sont-ils par...
Je voudrais utiliser GLM et Elastic Net pour sélectionner ces fonctionnalités pertinentes + construire un modèle de régression linéaire (c'est-à-dire à la fois la prédiction et la compréhension, il serait donc préférable de se retrouver avec relativement peu de paramètres). La sortie est continue....
Je suis en train de valider un modèle qui essaie de prédire un nombre. S'il s'agissait d'un problème de classification binaire, je calculerais l'ASC hors pli, et s'il s'agissait d'un problème de régression, je calculerais le RMSE ou MAE hors pli. Pour un modèle de Poisson, quelles mesures d'erreur...