Istnieją dwa proste sposoby sortowania ramki danych według daty w R: Metoda 1: polecenie użytkownika () z bazy R #sort from least recent to most recent df[ order ( as.Date (df$date, format=" %m/%d/%Y ")),] #sort from most recent to least recent...
Liniowa analiza dyskryminacyjna to metoda, której można użyć, gdy masz zestaw zmiennych predykcyjnych i chcesz sklasyfikować zmienną odpowiedzi na dwie lub więcej klas. W tym samouczku przedstawiono krok po kroku przykład przeprowadzania liniowej analizy dyskryminacyjnej w języku Python. Krok 1: Załaduj...
Kiedy mamy zestaw zmiennych predykcyjnych i chcemy zaklasyfikować zmienną odpowiedzi do jednej z dwóch klas, zazwyczaj używamy regresji logistycznej . Jeśli jednak zmienna odpowiedzi ma więcej niż dwie możliwe klasy, zazwyczaj stosujemy liniową analizę dyskryminacyjną , często nazywaną LDA. LDA zakłada,...
Kwadratowa analiza dyskryminacyjna to metoda, której można użyć, gdy masz zestaw zmiennych predykcyjnych i chcesz sklasyfikować zmienną odpowiedzi na dwie lub więcej klas. Uważa się ją za nieliniowy odpowiednik liniowej analizy dyskryminacyjnej . W tym samouczku przedstawiono krok po kroku przykład...
Kwadratowa analiza dyskryminacyjna to metoda, której można użyć, gdy masz zestaw zmiennych predykcyjnych i chcesz sklasyfikować zmienną odpowiedzi na dwie lub więcej klas. Uważa się ją za nieliniowy odpowiednik liniowej analizy dyskryminacyjnej . W tym samouczku przedstawiono krok po kroku przykład...
Naukowcy często pobierają próbki z populacji i wykorzystują dane z próbki do wyciągania wniosków na temat populacji jako całości. Powszechnie stosowaną metodą próbkowania jest próbkowanie klastrów , podczas którego populacja jest dzielona na skupienia, a do włączenia do próby wybierani są...
Naukowcy często pobierają próbki z populacji i wykorzystują dane z próbki do wyciągania wniosków na temat populacji jako całości. Powszechnie stosowaną metodą pobierania próbek jest systematyczne pobieranie próbek , które realizuje się w prostym dwuetapowym procesie: 1. Ułóż każdego członka populacji...
Korelacje kroczące to korelacje pomiędzy dwoma szeregami czasowymi w przesuwającym się oknie. Jedną z zalet tego typu korelacji jest możliwość wizualizacji korelacji między dwoma szeregami czasowymi w czasie. W tym samouczku wyjaśniono, jak obliczyć i wizualizować kroczące korelacje dla ramki DataFrame...
Aby ocenić wydajność modelu na zbiorze danych, musimy zmierzyć, jak dobrze przewidywania dokonane przez model odpowiadają obserwowanym danym. Najczęstszym sposobem pomiaru tego jest użycie błędu średniokwadratowego (MSE), który oblicza się w następujący sposób: MSE = (1/n)*Σ(y i – f(x i ))...
Aby ocenić wydajność modelu na zbiorze danych, musimy zmierzyć, jak dobrze przewidywania dokonane przez model odpowiadają obserwowanym danym. Powszechnie stosowaną metodą jest weryfikacja krzyżowa Leave-One-Out (LOOCV) , która wykorzystuje następujące podejście: 1. Podziel zbiór danych na zbiór uczący i testowy, wykorzystując...