J'ai un ensemble de données contenant 34 colonnes d'entrée et 8 colonnes de sortie. Une façon de résoudre le problème consiste à prendre les 34 entrées et à créer un modèle de régression individuel pour chaque colonne de sortie. Je me demande si ce problème peut être résolu en utilisant …
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
J'ai appris que, pour créer un modèle de régression, nous devons prendre soin des variables catégorielles en les convertissant en variables fictives. Par exemple, si, dans notre ensemble de données, il existe une variable comme l'emplacement: Location ---------- Californian NY Florida Nous devons les convertir comme: 1 0 0 0 …
Je passais par une solution de la concurrence des prix du logement sur Kaggle ( noyau analogique humain sur les prix des logements : techniques de régression avancées ) et suis tombé sur cette partie: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make …
Je veux étudier le comportement de fixation des prix des compagnies aériennes - en particulier la façon dont les compagnies aériennes réagissent aux prix des concurrents. Comme je dirais que mes connaissances sur l'analyse plus complexe sont assez limitées, j'ai principalement utilisé toutes les méthodes de base pour recueillir une …
J'ai une variable continue, échantillonnée sur une période d'un an à intervalles irréguliers. Certains jours ont plus d'une observation par heure, tandis que d'autres périodes n'ont rien pendant des jours. Il est donc particulièrement difficile de détecter les tendances dans les séries chronologiques, car certains mois (par exemple octobre) sont …
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
J'essaie de résoudre un ensemble d'équations qui a 40 variables indépendantes (x1, ..., x40) et une variable dépendante (y). Le nombre total d'équations (nombre de lignes) est ~ 300, et je veux résoudre pour l'ensemble des 40 coefficients qui minimise l'erreur totale de somme des carrés entre y et la …
Supposons que j'ai une fonction lisse comme . J'ai un ensemble d'entraînement D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ in \ mathbb {R} ^ 2 \} et, bien sûr, je ne connais pas f bien que je puisse évaluer f où je veux.f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x2+y2f(x, y) …
Je veux faire une prédiction du résultat des élections législatives. Ma sortie sera le% que chaque partie reçoit. Il y a plus de 2 partis, la régression logistique n'est donc pas une option viable. Je pourrais faire une régression distincte pour chaque parti mais dans ce cas, les résultats seraient …
J'ai un ensemble de données comprenant un ensemble de clients dans différentes villes de Californie, l'heure de l'appel pour chaque client et le statut de l'appel (Vrai si le client répond à l'appel et Faux si le client ne répond pas). Je dois trouver un moment approprié pour appeler de …
Disons que nous prédisons les ventes d'une boutique et que mes données de formation ont deux ensembles de fonctionnalités: Un sur les ventes du magasin avec les dates (le champ "Store" n'est pas unique) Un sur les types de magasins (le champ "Store" est unique ici) La matrice ressemblerait donc …
supposons que je veux former un algorithme de régression de descente de gradient stochastique en utilisant un ensemble de données qui a N échantillons. Puisque la taille de l'ensemble de données est fixe, je vais réutiliser les données T fois. À chaque itération ou "époque", j'utilise chaque échantillon d'entraînement exactement …
J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Comment?
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