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浏览 0修改于2016-01-16得票数 1
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我已经建立了两个不同的模型，我想检查这两个模型是否犯了相同的错误(错误地对相同的示例进行了分类)，或者是否犯了不同的错误。数据集只有2个标签为正/负。从本质上讲，我想要的是这样的混淆矩阵num examples模型A正确预测但模型B错误numexamples两个模型
浏览 2修改于2018-08-08得票数 0
我想我理解通过LSTM或XGBoost模型进行预测的想法，但我想联系社区来证实我的想法。本教程很好地一步一步地解释了该做什么："如何建立多步LSTM电力使用时间序列预测模型“
然而，在预测方面，作者拿出了部分数据，然后用这些数据来预测未来的值.在我看来，这并不是一种预测(通过ARIMA、VAR等方法完成的事情--你可以指定时间周期的数目，然后不指定任何东西，模型给你一些关于未来的预测)，你可以看到我对作者的评论，基本上，通过
浏览 0修改于2019-09-30得票数 4
有些模型是以这样一种方式创建的，即某一模型将预测一支球队是否会赢得、平局或输掉一场比赛。同样的模型还可以预测该队的对手是否会赢、平局或输掉比赛。每个模型对每个团队的预测准确率约为50%。第二组模型，我尝试，从两个队的数据组合，并预测比赛属于哪一类(主场胜利，客场胜利，平局)。在该系统中，每天只有10场比赛可供预测。也就是说，如果我用第二个模型预测这10场比赛，我就有机会正确
浏览 0修改于2019-03-19得票数 4
我有两个机器学习模型 模型1预测结果为100模型2预测结果为90 模型1的准确率为30%，模型2的准确率为70% 组合预测为(100 * 0.3) + (90 * 0.7) = 93 这是一种可行的方法来获得两个模型的组合预测吗
浏览 11提问于2020-09-22得票数 0
我想用迭代的方式预测支持向量机模型。在创建模型之后，如果我预测结果，我只能看到最后的预测值，而不是n个模型的所有预测值。我想知道如何自动创建n个SVM模型的过程，并预测所有的值。
提前谢谢。
浏览 0提问于2015-11-19得票数 0
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我一直在教自己Weka，并且已经学会了如何构建模型并从中获取预测(使用CLI的预测)。另外，如果我有一个准确率为90%的J48决策树分类器，那么使用该模型的每个分类实例不是都有90%的预测置信度吗？
浏览 1提问于2012-06-18得票数 1
我是时间序列预测领域的新手。我正在寻找一个需求预测模型来预测产品何时会在网上超市销售一空(当提前知道供应时)。另外，有人能给我一些时间框架来开发这种模式吗？由于我需要考虑的东西，除了在常规模型(如超参数调整，等等)。
浏览 0提问于2018-12-30得票数 3
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例句每日记录：Tue -over)Thu - 9-6, 30 min lunch = 8 working hours, 30 min lunch, balance = +30 (30 mins over)
Fr
浏览 2修改于2013-09-26得票数 0
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有谁知道可以将线性回归模型和时间序列模型结合起来的预测模型吗？
我有一些关于某些产品的数据。这些数据有两个部分，一部分是关于产品本身的属性，另一部分是每个产品每月销售额的一些时间序列数据。我们希望对每一种产品的每月销售量进行预测.利用产品属性数据，我们可以建立一个回归模型，或者svm模型，来预测销售额。对于时间序列销售量，我们可以建立一个时间序列模型来预测销售额，但是是否有任何预测模型</e
浏览 0修改于2015-12-10得票数 4
我正在使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA在时间序列上拟合ARIMA模型。 如何使用此模型对看不见的数据进行预测？似乎预测和预测功能只能从模型拟合到的训练集中的最后一次看到的数据进行预测。 举个例子，我想用一个静态模型来预测未来。这是为了实时多步预测的目的，其中重新拟合模型是不可行的。我们训练的最后一个读数是7,000，可以使用经过训练的模型并在6
浏览 33提问于2021-10-28得票数 0
我正在尝试用WEKA建立一个预测模型。例如，我计划使用数据库1建立一个模型来分类某事物是否导致A或P，然后我将使用另一个测试和训练数据集来预测结果，使用该模型来预测某物是A还是B。对此有什么预测包吗？我看到了预测包，但这是用于数值数据的。我正在寻找的预测包，可以帮助我分类数据和作出预测。另外，我是否可以保存这个模型并将其公开，以便其他人也可以使用它并做出类似的预测？这在WEKA有可
浏览 5提问于2022-03-15得票数 0
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如何选择预测未知数据的最佳模型。我学到了两种方法，我不知道哪一种是正确的。通过将数据分割成训练和测试数据来说明、训练您的模型，然后对模型进行拟合以预测测试输出和错误，对数据进行洗牌，并将误差平均在大约100个或更多个周期内。现在要预测未知的数据(验证模型)，我应该考虑哪个模型来进行预测。1-使rmse更接近于平均rmse的模型:选择一个报告误差的模型，该模型报告的误差大约等于超过1
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
使用，我建立了一个学习回归模型来做时间序列预测。我可以使用这个模型来获得一组测试数据的预测，其中我有时间戳，以及自变量数据，因为模型只接受这些变量并给出输出标签作为预测。然而，我不知道如何，甚至我是否可以使用这个模型来做样本外的预测，在那里我只有一个未来的时间戳，并且没有与它相关的独立变量数据。是否有某种递归方法，在这种方法中，模型可以使用来自测试集的数据，进行预测，然后使用预测和数据进行下一次<e
浏览 2提问于2019-12-03得票数 1
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我建立了一个XGBoost分类模型，并使用model.predict(test)来预测测试数据集的类。在我的模型所预测的所有值中，我只想知道那些我的模型超过95%的值，确信预测值是正确的。我的意思是，我只希望那些我的模型非常有信心预测的预测。我怎样才能找到那些预言？
浏览 0修改于2021-08-13得票数 0
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下面是一个类似的例子：string example = object,1,4, 6,9-6, whg,19;所以修剪应该忽略所有的东西，直到最后的逗号。我试过的是：那个object,1,4, 6,9-6, whg19►的输出
string exampleTrimmed
浏览 8提问于2020-09-02得票数 0
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AR模型、MA模型、GARCH模型和VAR模型是自回归预测的标准模型。这些预测在时间序列上有多好？他们中有谁能够利用历史滞后作为输入功能来预测未来超过1天的预测水平？有什么资料可以为机器学习者应用自回归提供理论依据吗？如果任务是时间序列的自回归预测，那么评估它们的样本外性能，引导聚合还是交叉验证更合适？
浏览 0提问于2020-04-15得票数 1
在一个分类问题中，假设一个模型有两个变量，A和B，空模型(没有任何变量的模型)对所有实例预测属于1类的概率为50%。现在假设对于所有的数据实例xi，特征A使模型能够预测大幅度的正确类的相反值(即，如果真类为1，空模型预测为0.5，A使模型预测0.1概率)，B使模型预测到正确的类，但幅度较小(即如果真类为1，空模型预测为0.5，添加B使模型
浏览 0修改于2023-01-30得票数 0
我已经训练了一个神经网络多类分类模型，大约有150个类别，准确率约85%。一旦对模型进行了培训和部署，它就会预测新的数据，而我将保存日志。现在我必须检测那些数据点，这些数据点被模型错误地预测了。例如，该模型对10个数据点进行了预测，其中可能有3个数据点被模型错误分类。有什么办法能得到这些数据点吗？我有以下数据。数据点。信心分数在
浏览 0提问于2021-01-11得票数 1
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目标是预测客户是否会签署合同，以及他需要多长时间才能签署合同。 因此，我计划如何处理它: 1-训练第一个模型进行分类预测，预测积极的模型。2-仅针对实际签订合同的客户训练二次回归模型，并预测他们的响应时间。3-使用第一个模型，预测正类4-使用第二个模型，预测时间目标，仅基于预测为正的时间目标。
浏览 15提问于2019-02-02得票数 0
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