prediction

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私はSARIMAXモデルを使って、Pythonで株式市場を予測しています。データをトレーニングデータとテストデータに分けました。私のモデルをトレーニングデータにフィッティングした後、私の目標はテストデータを予測することです（ワンステップ予測） exogsをモデルに追加すると非常に正確な結果が返されますが、直線になっています。私はいくつかの同様の質問を投げに行きましたが、私は問題を解決できませんで

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私のケラスモデルは精度は良いものの、予測は悪いのはなぜですか？

だから、私はおしゃれを予測できるモデルを作ろうとしています。私はグーグルのクイックドローデータを使用しています：https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset/full/numpy_bitmap画像は28x28グレースケールビットマップのnumpy配列にレンダリングされます。私は10のクラスを選び、訓練/評価する

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予測の理由/ルールの検索

機械学習の初心者です。私には、分類モデルを使用している2つの値（YとN）を持つ属性の値を予測したいという要件があります。モデルを作成するための10〜15の機能があります。予測の間、私はなぜその予測をしているのか（ルール）を伝えたい。私が決定木アルゴリズムを使用するといくつかの規則を見ることができますが、SVMやNaive Bayesのような他の分類アルゴリズムを使用するとルールを見つけることができ

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単純な歩幅予測子の実装方法は？

私はコンテキストMarkov predictorを実装しており、stride predictorを作成して、それらを確実にhybrid predictorに結合する必要があります。最初に私はこれを実装する必要がありますstride predictor。私はそれについて読んで、私はこれを見つけたfigureしかし、私はそれを簡単にしたい。古典式はVn=V(n-1)+(V(n-1)-V(n-2))

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プロットロジスティック回帰直線ヒートプロット

私のデータは2つの線形独立変数を持つバイナリです。両方の予測変数について、より大きくなるにつれて、より肯定的な応答があります。私は2つの変数に沿ってポジティブな反応の密度を示すヒートプロットにデータをプロットしました。右上隅には最も肯定的な回答があり、左下には否定的な回答があり、両方の軸に沿って勾配の変化が見える。ロジスティック回帰モデルがポジティブとネガティブな反応が同等に高いと予測される場所

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間隔の予測プロット

私のモデル（負の二項演算）の予測を含む予測間隔を作成しようとしていました。モデルは次のとおりです。 Call: glm.nb(formula = TOT.N ~ D.PARK + OPEN.L + L.WAT.C + sqrt(L.P.ROAD), init.theta = 4.979895131, link = log) Deviance Residuals: Min

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同じデータからのTensorflowを使用した予測からの出力が異なりますか？

トレーニングモデルから予測を取ろうとすると、ここで問題に巻き込まれています。シナリオは次のとおりです。Tensorflowを使用して画像を学習および分類するためのニューラルネットワークモデルを学習します。私がGcloudで訓練するとき、私はローカルで訓練するときとは異なる結果を返します。同じOS、ライブラリ、コードを使用しても、異なる出力が返されます。いくつかの質問には、私の心に来た：私が話