L’ ennesimo percentile di un set di dati è il valore che elimina il primo n % dei valori dei dati quando tutti i valori vengono ordinati dal più piccolo al più grande. Ad esempio, il 90° percentile di un set...
Per valutare le prestazioni di un modello su un set di dati, dobbiamo misurare quanto bene le previsioni fatte dal modello corrispondono ai dati osservati. Un metodo comunemente utilizzato per eseguire questa operazione è noto come Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) , che...
Per valutare le prestazioni di un modello su un set di dati, dobbiamo misurare quanto bene le previsioni fatte dal modello corrispondono ai dati osservati. Il modo più comune per misurarlo è utilizzare l’errore quadratico medio (MSE), che viene calcolato come...
Per valutare le prestazioni di un modello su un set di dati, dobbiamo misurare quanto bene le previsioni fatte dal modello corrispondono ai dati osservati. Un metodo comunemente utilizzato per eseguire questa operazione è noto come convalida incrociata k-fold , che...
Per valutare le prestazioni di un modello su un set di dati, dobbiamo misurare quanto bene le previsioni fatte dal modello corrispondono ai dati osservati. Un metodo comunemente utilizzato per eseguire questa operazione è noto come convalida incrociata k-fold , che...
Nell’apprendimento automatico, spesso costruiamo modelli in modo da poter fare previsioni accurate su determinati fenomeni. Ad esempio, supponiamo di voler creare un modello di regressione che utilizzi la variabile predittrice ore trascorse a studiare per prevedere il punteggio ACT della variabile...
Il bootstrap è un metodo che può essere utilizzato per stimare l’errore standard di qualsiasi statistica e produrre un intervallo di confidenza per la statistica. Il processo di base per il bootstrap è il seguente: Prendi k campioni replicati con sostituzione...
Nell’apprendimento automatico, spesso desideriamo creare modelli utilizzando un insieme di variabili predittive e una variabile di risposta . Il nostro obiettivo è costruire un modello in grado di utilizzare efficacemente le variabili predittive per prevedere il valore della variabile di risposta....
Nel campo dell’apprendimento automatico, il nostro obiettivo è creare un modello in grado di utilizzare efficacemente un insieme di variabili predittive per prevedere il valore di una variabile di risposta . Dato un insieme di p variabili predittive totali, ci sono...
Spesso quando importi dati di data e ora in R, i valori verranno importati come stringhe. Il modo più semplice per convertire stringhe in date in R è utilizzare la funzione as.Date() , che utilizza la seguente sintassi: like.Date(x, formato) Oro:...