Публикации по теме 'predictive-modeling'


С нуля - модель LSTM для прогнозирования цен на сырьевые товары
Я не специалист по данным и не программист. Однако, движимый любопытством и количеством доступных в Интернете ресурсов, я приступил к мини-проекту по созданию системы машинного обучения, которая может предсказывать цену товара в какой-то будущий период времени. Конкретный случай - цены на нефть марки Brent на следующий месяц . Эта статья представляет собой объяснение того, как я подходил к процессу, и модели, которая была в итоге построена. Как можно использовать эту статью? Я..

Ансамблевое моделирование в машинном обучении
Когда дело доходит до прогнозного моделирования, одной алгоритмической модели может быть недостаточно, чтобы делать наиболее оптимальные прогнозы. Одной из наиболее эффективных методологий машинного обучения является Ансамблевое моделирование или Ансамбли . Ансамблевое моделирование - это комбинация нескольких моделей машинного обучения, которые следуют одному или разному алгоритму, чтобы делать более точные общие прогнозы. Обычно именно эти типы моделей побеждают в соревнованиях..

(1/5) Развертывание прогностических моделей в науке — Получите реальную ценность для бизнеса из данных
Вам может показаться, что построение аналитической модели — это цель науки о данных. И ты был бы не один. Компании обычно жалуются, что около 70% аналитических проектов терпят неудачу, и главная причина не в плохих прогнозах. Это потому, что многие команды не знают, как финишировать. Существуют важные шаги, помимо создания прогностических моделей. Немного фона: Чтобы бизнес осознал ценность аналитики, модели науки о данных должны предоставляться заинтересованным сторонам и..

Дерево решений, случайный лес и повышение градиента: пошаговый пример
Дерево решений — это популярная модель контролируемого машинного обучения как для классификации, так и для регрессии. В этом посте я сосредоточусь на классификации и продолжу использовать набор данных о диабете индейцев пима (как было продемонстрировано в предыдущих постах). Проще говоря, дерево решений работает путем разделения пространства предикторов на прямоугольные области. Так как же дерево решений разделяет предиктор? Интуитивно скорость ошибочной классификации кажется хорошим..

Прогнозирование популяций переносчиков малярии с помощью Google Earth Engine и Cloud AutoML
Рабочий процесс для создания моделей машинного обучения с использованием структурированных данных спутниковых снимков. Малярия — это паразитарное заболевание, вызываемое паразитами рода Plasmodium, которые передаются через укус самки комара Anopheles. В 2019 году в мире было зарегистрировано более 229 миллионов случаев заражения вирусом. Болезнь может привести к смерти, если ее не лечить в течение 24 часов. Используя точные данные о комарах из Соединенных Штатов, данные о популяции..