J'ai une question qui, je pense, sera assez basique pour beaucoup d'utilisateurs. J'utilise des modèles de régression linéaire pour (i) étudier la relation entre plusieurs variables explicatives et ma variable de réponse et (ii) prédire ma variable de réponse en utilisant les variables...
Comment choisir entre un modèle de régression linéaire ou un modèle de régression non linéaire? Mon objectif est de prédire Y. Dans le cas d'un simple ensemble de données et je pouvais facilement décider quel modèle de régression utiliser en traçant un nuage de points.xxxyyy En cas de...
Je ne sais pas comment évaluer la distribution prédictive postérieure de la régression linéaire bayésienne, après le cas de base décrit ici à la page 3, et copié ci-dessous. p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta,...
Voici un nomogramme créé à partir de l'ensemble de données mtcars avec le package rms pour la formule: mpg ~ wt + am + qsec Le modèle lui-même semble bon avec R2 de 0,85 et P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood...
J'exécute une analyse sur la probabilité de défaut de paiement en utilisant une régression logistique et des forêts aléatoires. Lorsque j'utilise la régression logistique, la prédiction est toujours «1» (ce qui signifie un bon prêt). Je n'ai jamais vu cela auparavant et je ne sais pas par où...
J'ai des questions inspirées du récent scandale du recrutement en Amazonie, où elles ont été accusées de discrimination à l'égard des femmes dans leur processus de recrutement. Plus d'infos ici : Les spécialistes de l'apprentissage automatique d'Amazon.com Inc ont découvert un gros problème: leur...
J'essaie de construire un modèle de prédiction avec des SVM sur des données assez déséquilibrées. Mes étiquettes / sorties ont trois classes, positive, neutre et négative. Je dirais que l'exemple positif représente environ 10 à 20% de mes données, neutre environ 50 à 60% et négatif environ 30 à...
Pour la tâche de modélisation de l'attrition, je considérais: Calculer k clusters pour les données Construisez k modèles pour chaque cluster individuellement. La raison en est, qu'il n'y a rien à prouver, que la population des abonnés est homogène, il est donc raisonnable de supposer que le...
Je travaille actuellement sur une tâche de prévision de la demande, avec des données sur des dizaines de milliers de produits dans quelques milliers de magasins. Plus précisément, j'ai quelques années de données de ventes quotidiennes par produit dans chaque magasin, et mon objectif est de prévoir...
Je travaille sur le développement d'un modèle pour prédire les ventes totales d'un produit. J'ai environ un an et demi de données sur les réservations, donc je pourrais faire une analyse de série chronologique standard. Cependant, j'ai également beaucoup de données sur chaque «opportunité» (vente...
Question : La configuration ci-dessous est-elle une implémentation sensée d'un modèle de Markov caché? J'ai un ensemble de données d' 108,000observations (prises sur une période de 100 jours) et approximativement des 2000événements tout au long de la période d'observation. Les données ressemblent à...
J'ai de nombreuses images raster satellite disponibles à partir de différents capteurs. De ceux-ci, les plus grossiers ont une résolution temporelle très abondante. Les rasters à résolution moyenne ont tendance à avoir moins de dates d'acquisition, mais un certain degré d'informations est toujours...
Ma compréhension est que même la régression ne donne pas de causalité. Il ne peut donner qu'une association entre la variable y et les variables x et éventuellement une direction. Ai-je raison? J'ai souvent trouvé des expressions similaires à "x prédit y" même dans la plupart des manuels de cours...
J'ai donc lu quelques livres (ou des parties d'entre eux) sur la modélisation (F. Harrell's "Regression Modeling Strategies" entre autres), car ma situation actuelle est que je dois faire un modèle logistique basé sur des données de réponse binaires. J'ai à la fois des données continues,...
un de mes amis m'a demandé de l'aider avec la modélisation prédictive de la circulation automobile dans un parking de taille moyenne. Le garage a ses jours chargés et faciles, ses heures de pointe, ses heures d'ouverture (il est ouvert pendant 12 heures en semaine et pendant 8 heures le week-end)....
J'essaie d'utiliser le randomSurvivalForestpackage Rpour prédire le prochain événement d'une série d'événements (en utilisant res <- predict(fit,v)), mais tout ce que j'obtiens, c'est un total de% de survivants et ensuite le risque cumulatif pour chaque individu dans le res$ensemble. Puis-je...
J'essaie donc de mieux comprendre les graphiques Lift and Gain tels qu'ils s'appliquent à mon modèle de rotation des employés (c'est-à-dire utilisé CHAID dans SPSS Modeler). Pour mes données, cela signifie prévoir le nombre de personnes qui quittent volontairement l'entreprise. J'ai examiné les...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
J'ai deux questions sur l'utilisation de la forêt aléatoire (spécifiquement randomForest dans R) pour l'imputation des valeurs manquantes (dans l'espace des prédicteurs). 1) Comment fonctionne l'algorithme d'imputation - en particulier comment et pourquoi l'étiquette de classe est-elle requise pour...
Disons que je veux prédire si un projet sera rentable ou non. Dans mes données d'échantillon, la variable de réponse est en fait une variable continue: le $ profit / loss du projet. Parce que mon objectif ultime est juste une classification binaire (projet rentable ou projet non rentable), dois-je...