prediction

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    bstTree予測の混同行列、エラー： 'データには参照と重複するいくつかのレベルが含まれている必要があります。'

    私はbstTreeメソッドを使用してモデルをトレーニングし、混乱マトリクスをプリントアウトしようとしています。 adverse_effectsは私のクラス属性です。 set.seed(1234) splitIndex <- createDataPartition(attended_num_new_bstTree$adverse_effects, p = .80, list = FALSE, ti
    r prediction r-caret confusion-matrix 2016-08-08

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    平均化シーケンスから次のイベントを予測する

    私は非常に新しいmlですので、一連のイベントに反映する時系列データを使ってスパークマシンの学習ライブラリをどのように使うことができるかを理解するのが難しいです。 私はこの情報が含まれているテーブルを持っている： StepN番号、element_idは、SESSION_IDステップn＃は、各要素が出現する順序がある は、element_idをクリックし、SESSION_IDされた要素がありますこれは
    apache-spark machine-learning sequence apache-spark-mllib prediction 2016-08-08

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    機械学習 - 最大100％を加算する複数の変数を予測する

    私は現在の米国大統領選挙のためのいくつかのおもちゃモデルに取り組んでいます。 4人の候補者があり、それぞれが投票の何％かを獲得するでしょう。私の目標は各候補の％を予測することです。 これまでのところ、1つの学習変数（投票率の％）と数十の従属変数を使用してデータセットを構築しようとしました。 WEKAを使って、私はMLPと他のいくつかの学習方法を実験しました。私の問題は、一度投票％のモデルを学ぶと、
    machine-learning artificial-intelligence regression prediction data-science 2016-08-08

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    ARFIMAからモデルが生成されないR

    ARFIMAをカルマンフィルターで予測し、arfimaモデルをKalmanforecastに収めることはできません。 library(base) library(stats) library(parallel) library(forecast) sink(file='/home/nero/KF_arfima.log') f=COST$COST x=logb(p,10) # Star
    r forecasting prediction kalman-filter 2016-08-10

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    （）

    ： margins, at(age=40) ことが望ましい結果をもたらす理由を理解することは、私たちはあなたが を入力した場合ことを教えてみましょう。マージン マージンは全体的なマージンを報告します。私たちのモデル はロジスティックなので、予測された確率の平均値が報告されます。 at（）オプションは、1つまたは複数の共変量を指定された値に修正し、因子と連続の両方の変数に使用できます（ ）。あな
    r prediction sequences 2016-08-24

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    追加予測値

    に確率私はこのようtestDFを有し、バイナリ分類することを試みる[0; 1]： また、私は同じ構造を有する充填不良とtrainDFを有します訓練のためにその中の値。 私はtrainDFからターゲットと電車のセットを作る： target = trainDF.bad.values train = trainDF.drop('bad', axis=1).values それから私は、ロジスティック
    python pandas scikit-learn logistic-regression prediction 2016-08-30

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    ソフトウェア信頼性モデルから大規模データへ

    約50000回の失敗回数データを持つ大きなデータに指数関数的なSRGMを適用しようとしています。これは永遠に実行されており、データポイントが多すぎるため、オンラインツールでもこの​​データがクラッシュしています。この問題を解決し、MLE（最尤推定）を得るためにExponential（Goel-Okumoto）モデルをどのように適合させることができますか？
    data-modeling prediction data-analysis data-processing reliability 2016-09-01

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    インターセプトを使用したGLMNET予測

    GLMNETを使用した予測に関する質問が2つあります。 私は（私は後でテストデータに変更されます）電車のデータのGLMNET推定と予測、列車データ作成の小さな例を作った： # Train data creation Train <- data.frame('x1'=runif(10), 'x2'=runif(10)) Train$y <- Train$x1-Train$x2+runif(10)
    r prediction intercept glmnet 2016-09-05

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    タイタニックデータセットでロジスティック回帰を適用する

    私はKaggleのウェブサイトから有名なタイタニックデータセットを持っています。ロジスティック回帰を使って乗客の生存を予測したい。 Rでglm（）関数を使用しています。最初にデータフレーム（合計行= 891）を列車（行1から800）とテスト（行801から891）の2つのデータフレームに分割します。 コードは ` >> data <- read.csv("train.csv", stringsAs
    r prediction 2016-09-07
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