N-й процентиль набору даних – це значення, яке відсікає верхні n відсотків значень даних, коли всі значення відсортовано від найменшого до найбільшого. Наприклад, 90-й процентиль набору даних — це значення, яке відокремлює нижні 90% значень даних від 10% верхніх значень даних....
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...
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 k-кратна перехресна перевірка , яка використовує такий підхід: 1. Випадково розділіть набір даних на k груп, або...
Щоб оцінити продуктивність моделі на наборі даних, нам потрібно виміряти, наскільки прогнози, зроблені моделлю, відповідають даним спостереження. Зазвичай використовуваний метод для цього відомий як k-кратна перехресна перевірка , яка використовує такий підхід: 1. Випадково розділіть набір даних на k груп, або...
У машинному навчанні ми часто створюємо моделі, щоб ми могли робити точні прогнози щодо певних явищ. Наприклад, припустімо, що ми хочемо створити регресійну модель , яка використовує прогностичну змінну години, витрачені на навчання , щоб передбачити оцінку ACT змінної відповіді для...
Бутстрапінг — це метод, який можна використовувати для оцінки стандартної помилки будь-якої статистики та отримання довірчого інтервалу для статистики. Основний процес початкового завантаження виглядає наступним чином: Візьміть k повторних зразків із заміною з заданого набору даних. Для кожного зразка обчисліть цікаву...
У машинному навчанні ми часто хочемо будувати моделі, використовуючи набір змінних предикторів і змінну відповіді . Наша мета полягає в тому, щоб побудувати модель, яка може ефективно використовувати змінні предиктора для прогнозування значення змінної відповіді. Враховуючи набір із p загальних змінних...
У сфері машинного навчання наша мета — створити модель, яка може ефективно використовувати набір змінних предикторів для прогнозування значення змінної відповіді . Враховуючи набір із p загальних змінних предиктора, існує багато моделей, які ми потенційно можемо побудувати. Один метод, який ми...
Часто, коли ви імпортуєте дані дати та часу в R, значення будуть імпортовані як рядки. Найпростіший спосіб перетворити рядки на дати в R — це використовувати функцію as.Date() , яка використовує такий синтаксис: like.Date(x, формат) золото: x: одне рядкове значення або...