Існує два простих способи сортування кадру даних за датою в R: Спосіб 1: команда користувача () з бази 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...
Лінійний дискримінантний аналіз — це метод, який можна використовувати, якщо у вас є набір змінних-прогнозів і ви хочете класифікувати змінну відповіді на два або більше класів. Цей підручник надає покроковий приклад того, як виконувати лінійний дискримінантний аналіз у Python. Крок 1....
Коли у нас є набір змінних-прогнозів і ми хочемо класифікувати змінну відповіді в один із двох класів, ми зазвичай використовуємо логістичну регресію . Однак, коли змінна відповіді має більше двох можливих класів, ми зазвичай використовуємо лінійний дискримінантний аналіз , який часто...
Квадратичний дискримінантний аналіз — це метод, який можна використовувати, якщо у вас є набір змінних-прогнозів і ви хочете класифікувати змінну відповіді на два або більше класів. Він вважається нелінійним еквівалентом лінійного дискримінантного аналізу . Цей підручник надає покроковий приклад того, як...
Квадратичний дискримінантний аналіз — це метод, який можна використовувати, якщо у вас є набір змінних-прогнозів і ви хочете класифікувати змінну відповіді на два або більше класів. Він вважається нелінійним еквівалентом лінійного дискримінантного аналізу . Цей підручник надає покроковий приклад того, як...
Дослідники часто беруть зразки з популяції та використовують дані з вибірки, щоб зробити висновки про популяцію в цілому. Зазвичай використовуваним методом вибірки є кластерна вибірка , за якої сукупність поділяється на кластери, а всі члени певних кластерів вибираються для включення у...
Дослідники часто беруть зразки з популяції та використовують дані з вибірки, щоб зробити висновки про популяцію в цілому. Зазвичай використовуваним методом вибірки є систематична вибірка , яка реалізується за допомогою простого двоетапного процесу: 1. Розмістіть кожного члена сукупності в певному порядку....
Кореляційні кореляції — це кореляції між двома часовими рядами в ковзному вікні. Одна з переваг цього типу кореляції полягає в тому, що ви можете візуалізувати кореляцію між двома часовими рядами з часом. Цей підручник пояснює, як обчислити та візуалізувати ковзаючі кореляції...
Щоб оцінити продуктивність моделі на наборі даних, нам потрібно виміряти, наскільки прогнози, зроблені моделлю, відповідають даним спостереження. Найпоширенішим способом вимірювання є використання середньої квадратичної помилки (MSE), яка обчислюється таким чином: MSE = (1/n)*Σ(y i – f(x i )) 2 золото: n:...
Щоб оцінити продуктивність моделі на наборі даних, нам потрібно виміряти, наскільки прогнози, зроблені моделлю, відповідають даним спостереження. Зазвичай використовуваний метод для цього відомий як Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) , який використовує такий підхід: 1. Розділіть набір даних на навчальний набір і тестовий...