Je travaille sur la validation croisée de la prédiction de mes données avec 200 sujets et 1000 variables. Je suis intéressé par la régression des crêtes car le nombre de variables (que je veux utiliser) est supérieur au nombre d'échantillons. Je veux donc utiliser des estimateurs de retrait. Voici...
Serait-il sensé d'équiper un modèle à dessein? Disons que j'ai un cas d'utilisation où je sais que les données ne varieront pas beaucoup en ce qui concerne les données de formation. Je pense ici à la prévision du trafic, où l'état du trafic suit un ensemble fixe de modèles trajet du matin activité...
J'ai suivi des tutoriels en ligne pour le krigeage spatial avec geoRet gstat(et aussi automap). Je peux effectuer le krigeage spatial et je comprends les principaux concepts qui le sous-tendent. Je sais comment construire un semi-variogramme, comment y adapter un modèle et comment effectuer un...
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice ci-dessus, si je...
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...
Nate Silver a réussi à prédire les résultats des élections américaines dans le passé, ce qui est décrit dans son livre The Signal and the Noise . Le livre contient quelques descriptions du modèle utilisé, et un article de son blog décrit le modèle utilisé pour les élections de mi-mandat de 2014....
Dans le cadre de la reproduction d'un modèle que j'ai décrit partiellement dans cette question sur Stack Overflow, je souhaite obtenir un tracé d'une distribution postérieure. Le modèle (spatial) décrit le prix de vente de certaines propriétés comme une distribution de Bernoulli selon que la...
Comment peut-on objectivement (lire "algorithmiquement") sélectionner un modèle approprié pour effectuer une régression linéaire des moindres carrés simple avec deux variables? Par exemple, disons que les données semblent montrer une tendance quadratique et qu'une parabole est générée, qui...
J'utilise le paquet bnlearn en R pour apprendre la structure de mon réseau bayésien et ses paramètres. Ce que je veux faire, c'est "prédire" la valeur d'un nœud étant donné la valeur des autres nœuds comme preuve (évidemment, à l'exception du nœud dont nous prédisons les valeurs). J'ai des...
C'est une question assez générique: supposons que je veuille construire un modèle pour prédire la prochaine observation sur la base des observations précédentes ( peut être un paramètre à optimiser expérimentalement). Nous avons donc essentiellement une fenêtre coulissante d'entités d'entrée pour...
J'ai lu les articles suivants qui ont répondu à la question que j'allais poser: Utilisez le modèle Random Forest pour faire des prédictions à partir des données des capteurs Arbre de décision pour la prédiction de sortie Voici ce que j'ai fait jusqu'à présent: j'ai comparé la régression logistique...
En ce qui concerne les tests d'hypothèse, l'estimation de la taille des échantillons se fait par la puissance, et il est intuitif que l'augmentation de la même taille augmente la précision des effets estimés. Mais qu'en est-il de la prédiction pour la classification et la régression? Quels aspects...
J'essaie d'obtenir des prédictions pour les observations d'un objet lme. C'est censé être assez simple. Pourtant, comme je reçois différents types d'erreurs pour différents essais, il me semble que je manque quelque chose. Mon modèle est le suivant: model <- lme(log(child_mortality) ~...