«predictive-modeling» etiketlenmiş sorular

Sonuçları tahmin etmek için kullanılan istatistiksel teknikler.

1
Makine öğrenimini kullanarak sunucu günlüğü analizi
İstisna günlükleri, veritabanı günlükleri olay günlükleri vb. İçeren uygulamamızın sunucu günlüklerini analiz etmek için bu görevi atadım. Makine öğreniminde yeniyim, Spark'ı elastik arama ve Sparks MLlib (veya PredictionIO) ile kullanıyoruz. sonuç, hangi kullanıcının bir sonraki istisnaya neden olma olasılığının daha yüksek olduğunu ve hangi özelliğin (ve uygulamanın optimizasyonunu takip etmek …


3
Hangi varsa, makine öğrenme algoritmaları açıklanabilirlik ve tahmin arasında iyi bir denge olarak kabul edilir?
Gradyan yükseltme makineleri veya sinir ağları gibi algoritmaları tanımlayan makine öğrenimi metinleri genellikle bu modellerin tahminlerde iyi olduğunu söyler, ancak bu açıklanabilirlik veya yorumlanabilirlik kaybı pahasına gelir. Tersine, tek karar ağaçları ve klasik regresyon modelleri açıklamada iyi olarak etiketlenir, ancak rastgele ormanlar veya SVM'ler gibi daha karmaşık modellere kıyasla (nispeten) …

3
Scikit-Learn'de Rastgele Orman Regresöründen ihracat ağırlıkları (formül)
Scytit Learn in Python (Random Forest Regressor) ile bir tahmin modeli geliştirdim ve manuel tahmin için bir excel aracı oluşturmak için her özelliğin ağırlıklarını bir şekilde çıkarmak istiyorum. Bulduğum tek şey, model.feature_importances_ama yardımcı olmuyor. Bunu başarmanın bir yolu var mı? def performRandomForest(X_train, y_train, X_test, y_test): '''Perform Random Forest Regression''' from …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.