Публикации по теме 'predictive-analytics'
Архитектура процесса моделирования кредитного риска в Scikit-Learn и PMML
Архитектура процесса моделирования кредитного риска в Scikit-Learn и PMML
Sklearn предназначен для машинного обучения, а не для моделирования кредитных рисков. Некоторые распространенные преобразования переменных в моделях кредитного риска, встречающиеся в SAS или R, отсутствуют в Scikit-Learn.
Эта история вместе с некоторыми последующими историями, связанными внизу, будет посвящена общим преобразованиям переменных с использованием как стандартных функций конвейера sklearn, так и..
Оптимизация времени выполнения в Pandas
В жизни программиста много раз бывает, что он взламывает какой-то код, запускает его и разочаровывается во времени выполнения. Затем они вынуждены вернуться к чертежной доске и оценить свой подход. Такие времена — прекрасные возможности для роста знаний. Это один из тех моментов.
Прежде чем вы попытаетесь вникнуть в это объяснение, позвольте мне показать вам результаты, чтобы вы увидели ценность прочтения оставшейся части. На следующей диаграмме показано время выполнения для обработки..
Смертельно или восхитительно - ИИ для прогнозирования токсичности грибов
Предиктивная аналитика
Смертельно или восхитительно - ИИ для прогнозирования токсичности грибов
Простой пример использования прогнозной аналитики.
В поисках интересных вариантов использования ИИ я нашел данные UCI ядовитых и съедобных грибов.
Всего с 8124 строками и четкой целью (поиск признаков, указывающих на ядовитый гриб и построение прогнозной модели), это идеальный пример того, как мы можем использовать ИИ с небольшими данными.
Я проанализировал набор данных с помощью..
Создайте классификатор для прогнозирования неизвестных случаев с учетом помеченных данных.
Подход машинного обучения с использованием Python (sklearn-KNeighborsClassifier)
Классификация — это контролируемая модель обучения. Используя классификацию, мы можем разделить неизвестные элементы на дискретный набор категорий и «классов».
Наиболее распространенные варианты использования алгоритмов классификации:
классификация невозврата кредита ( У каких клиентов возникнут проблемы с погашением кредита ) Чтобы предсказать категорию, к которой принадлежит клиент Обнаружение..
Насколько благоприятна для бизнеса ваша страна? - Линейная регрессия в Python
Мотивация
Индикаторы мирового развития (WDI) - это обширная и исчерпывающая компиляция данных, подготовленная Всемирным банком . WDI включает 1400 показателей для экономик более 200 стран и представляет самые свежие и точные доступные данные о мировом развитии.
Индикатор «Рейтинг легкости ведения бизнеса» сравнивает страны друг с другом, его рейтинг варьируется от 1 до 190 (1 = наиболее благоприятные для бизнеса правила). Моя цель сегодня - разработать модель множественной..
Живой чат с профессором Алексом Пентландом
Ранее на этой неделе наша группа Telegram ( https://t.me/EndorcoinGroup ) приветствовала соучредителя Endor, профессора Алекса Сэнди Пентленда для живого и проницательного сеанса AMA (Ask Me Anything).
Это была прекрасная возможность для членов нашего быстрорастущего сообщества Endor.coin спросить проф. Пентленд напрямую задает вопросы о нашей науке и технологиях. Все вопросы во время этой прямой трансляции были отправлены членами нашего сообщества.
Читайте стенограмму сеанса:..
Что такое прогнозная аналитика и как она может вам помочь?
Организации контролируют больше данных, чем когда-либо прежде. Но по мере роста Интернета вещей и появления сетей 5G эпоха больших данных может оказаться относительно небольшой по сравнению с ними. По данным IDC , к 2025 году в мире будет 175 зеттабайт данных, по сравнению с 33 зеттабайтами данных, которые существуют сегодня.
В то же время в распоряжении сегодняшних клиентов больше возможностей, чем когда-либо прежде. После неудачного опыта с брендом они могут легко начать искать..
