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如何利用市场细分方法构建更好的预测模型？

在本文，我不仅会针对上面的问题给出答案，而且会和大家分享有关模型的最佳市场细分指南。...而且企业希望市场团队可以在这样的情况下完成大量的销售，确保收入利益不断增加。在有限的预算中，如何实现利益增收？答案就是：使用市场细分。 让我们回到前面，了解企业是如何创造出人们愿意买的产品。...让我们思考下面这个例子： 在这里，我们将创建一个逻辑回归模型来预测客户对供给的产品的可能（接受）性。当然也可以使用线性回归模型。我将在下一节进行讨论。...将用下面的案例进行描述。 让我们假设一个逻辑模型，是建立在总人口上的，用来预测反应的可能性。 我们设计这个为模型-1（主要分析描述它作为母模型），该模型的基尼度为0.57。...因此，市场细分不能令人们的获得任何利益，即使提升了预测能力。 同样注意到，在这个案例里，市场细分的变量信息值是相似的。就线性模型而言，部分判定系数可以使用而不是使用信息值。

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如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型）

推荐阅读时间：10min~12min 主题：如何构建真实世界可用的ML模型 Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言，有很多对应的机器学习库，最常用的莫过于 scikit-learn 了...我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。 ? 解释下上面的这张图片： 绿色方框圈出来的表示将数据切分为训练集和测试集。...模型的保存和加载 上面我们已经训练生成了模型，但是如果我们程序关闭后，保存在内存中的模型对象也会随之消失，也就是说下次如果我们想要使用模型预测时，需要重新进行训练，如何解决这个问题呢？...# 使用加载生成的模型预测新样本 new_model.predict(new_pred_data) 构建实时预测 前面说到的运行方式是在离线环境中运行，在真实世界中，我们很多时候需要在线实时预测，一种解决方案是将模型服务化...，在我们这个场景就是，我告诉你一个鸢尾花的 sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width 之后，你能够快速告诉我这个鸢尾花的类型，借助 flask

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    使用折外预测（oof）评估模型的泛化性能和构建集成模型

    折外预测也是一种样本外预测，尽管它使用了k-fold交叉验证来评估模型。 下面我们看看折外预测的两个主要功能 使用折外预测进行模型的评估 折外预测最常见的用途是评估模型的性能。...下面可以通过一个小的示例展示使用折外预测的模型评估。...我们将对 KFold 使用 k=10参数，这是合理的默认值，在每组数据上拟合一个模型，并在每组的保留数据上进行测试评估。 评分保存在每个模型评估的列表中，并打印这些分数的平均值和标准差。...这个模型的工作是学习如何最好地结合和纠正其他模型使得这些（其他）模型的折外预测能够获得更好的性能。...下面的 create_meta_dataset() 函数 将折外的数据和预测作为输入，并为Meta-Model构建输入数据集。

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    Z市台风预测模型实战分析——模型的云能力PAAS中心能力如何构建

    上回我们谈到AI模型的两大基石之一，云能力，而云能力分为边缘计算能力和PAAS层中心能力。在咨询项目中，如何构建PAAS层中心能力。...从当时地质业务需求来看，中心层能力是大模型计算的核心能力，依赖机房的计算存储平台，大模型可以按需运算并预测结果。   ...由于部署了台风预测模型，业务侧需要分钟级输出未来30天的预测结果，每分钟计算资源要非常充足。...为了让业务侧具备自主编程和调试台风预测模型的能力，PAAS层配备了微服务流水线的能力，codearts, 微服务架构。这也是因为地质行业数据是保密数据，不允许外发到专有云外，因此必须在本地训练。...未来模型应用的场景会逐步增多，新场景除了模型泛化能力支持外，还要进行算法调优或RAG等技术辅助。欢迎点赞和关注公众号“科技江河”，如果喜欢，在公众号打赏下呗，感谢

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    这套烧脑的数学模型，教你如何预测一个互联网产品的未来

    这个产品模型从几个相对不同的维度定义一个产品的关键要素，是测量产品好坏最核心的指标，通过这套模型能迅速发现产品的问题，留住用户的能力并预测产品未来的走向。...对于一个产品，大家都知道留存和黏度等基本指标是非常关键的，如何预测一个产品的未来，也恰恰是这些指标。要预测产品未来，就得先研究清楚这些基本产品指标的规律。...a是幂函数下降的起点值，在留存率趋势来说就是我们常说的次日（周，月）留存率，下面我们以 C 来代表这个值。 b 是幂指数衰减的趋势，代表留存率的衰减速度，我们以 R 来代表这个值。...：留存率= 43.7x^{-0.53307}, (其中 C=43.7,R=-0.53307) 在实际使用过程中，通过已有几日（周，月）的留存数据，按照模型就可以反算出 C 值和R 值，从而推算出将来几日...C 值代表留存的起点，从图中可以看出 C 值越高，以后各日（周，月）的留存值也会更大，这也就是我们常说的出身决定未来啊 O (∩_∩) O 哈哈~ 上面的内容比较烧脑啊，很多数学公式，我本不想故作高深，

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    . | 预测人工智能的未来：在指数级增长的知识网络中使用基于机器学习的链接预测

    一个可能受益于这种工具的领域是人工智能（AI）研究，近年来科学出版物的数量呈指数级增长，这使得人类研究者难以跟上进展。在这里，作者使用AI技术来预测AI自身的未来研究方向。...然而，这些方法在推理能力上仍然存在困难；因此，目前还不清楚这些模型如何用于识别和建议新的想法和概念组合。研究人员开创了一种替代方法，在生物化学中从科学论文中共现的概念创建语义网络。...作者将未来研究主题的预测形式化为人工智能领域中一个指数级增长的语义网络中的链接预测任务。目标是预测未来哪些尚未连接的节点，代表尚未共同研究的科学概念，将会被连接起来。...链接预测在计算机科学中是一个常见问题，通过经典的度量和特征以及机器学习技术来解决。在语义网络中对研究方向进行预测的目标是向研究者提供新的想法。在某种程度上，作者希望建立一个在科学上有创造力的人工缪斯。...结果显示在图6中，使用NF作为ML模型输入的方法获得了最高的AUC分数。没有ML的纯网络特征也具有竞争力，而纯ML方法尚未胜过那些带有NF的方法。

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    在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型

    在这篇文章中，我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型，使用编码器-解码器架构进行机器翻译。...2.数据准备和预处理 为了以我们想要的最佳方式获取数据，我使用了SpaCy(词汇构建)、TorchText(文本预处理)库和multi30k dataset，其中包含英语、德语和法语的翻译序列 让我们看看它能做的一些过程...4.编码器模型架构（Seq2Seq） 在开始构建seq2seq模型之前，我们需要创建一个Encoder，Decoder，并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。...因此，在接下来的系列文章中，我将通过更改模型的体系结构来提高上述模型的性能，例如使用双向LSTM，添加注意力机制或将LSTM替换为Transformers模型来克服这些明显的缺点。...希望我能够对Seq2Seq模型如何处理数据有一些直观的了解，在评论部分告诉我您的想法。

    1.8K10

    如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测

    在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...在概率论中，高斯分布是实值随机变量的一种连续概率分布。高斯分布在统计学中很重要，常用于自然科学和社会科学来表示分布未知的实值随机变量。...下面的屏幕截图显示了我绘制出所有列后的df。 我要注意的是，在我创建了这个程序之后，我回过头来对数据进行打乱，看看是否可以达到更高的精度，但在这种情况下，打乱没有效果。...模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。...也可以仅对一行数据进行预测。在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。

    1.3K20

    在应用大模型的场景中，我们该如何使用语义搜索？

    图片 正确合理的使用embedding模型有哪些约束？ 要使用向量搜索，我们就必须首先解决文档和query的向量化问题。也就是说，我们需要知道如何选择和使用一个embedding模型。...由于不同模型在训练时所使用的数据集和语料库可能存在偏差，因此在特定领域中表现较好的模型可能对其他领域的文本处理效果不佳。 数据量和多样性：嵌入模型的性能通常受到训练数据量和多样性的影响。...如果某个模型在训练时使用的数据量较少或者数据不够多样化，它可能对特定领域的文本理解能力有限。相反，如果某个模型在训练时使用的数据集较大且具有广泛的覆盖范围，它通常会在不同领域中表现更好。...也就是说，在选择一个模型时，需要了解这个模型是主要使用哪个领域的数据来训练的： 图片 针对特定领域进行模型微调：使用领域相关的数据对预训练模型进行微调，使其适应特定领域的特征和语义。...使用其他NLP技术，提取出数据中的深度理解的特征与标签信息（比如类目预测和实体识别模型），以进行词索引的过滤和检索 使用双层检索（Two-stage Retrieval）来执行查询。

    3.9K122

    教程 | 利用AllenNLP，百行Python代码训练情感分类器

    尽管在 NLP 任务中正确地使用这些构建块是至关重要的，但是当你快速迭代时，你需要一次又一次地编写类似的设计模式，这会浪费很多时间。而这正是 AllenNLP 这类库的亮点所在。...它提供了灵活的 API、对 NLP 很实用的抽象，以及模块化的实验框架，从而加速 NLP 的研究进展。 本文将向大家介绍如何使用 AllenNLP 一步一步构建自己的情感分类器。...你会注意到这个脚本和 AllenNLP 的词性标注教程非常相似——在 AllenNLP 中很容易在只进行少量修改的情况下使用不同的模型对不同的任务进行实验。...LSTM-RNN 句子分类模型 现在，我们来定义一个句子分类模型。...这听起来很低，但是请注意，这是一个 5 类的分类问题，随机基线的准确率只有 0.20。 测试 为了测试刚刚训练的模型是否如预期，你需要构建一个预测器（predictor）。

    1.4K10

    我是如何在1天内构建一个深度学习模型并进击Kaggle比赛的

    学了一半的理论课程，我还是不能完成神经网络的实现，只学会了如何用MatLab构建神经网络。后来，当我需要编写代码来训练我的网络权重时，我才终于理解了什么是随机梯度下降。...学习新技能的唯一方法就是：使用该技能练习构建。深度学习也一样， JeremyHoward的Fast.ai课程注重实践，是学习人工智能最快的方法。...但是最关键的是，我想通过构建简单的深度学习解决方案来实现理论和实践的相结合。 ▌如何建立一个算法来检测入侵物种 在一天内能达到什么样的水平？ 学完前两课后，我决定参加Kaggle比赛。...我决定将我的结果提交给Kaggle…… ▌我的代码 这是我在github上的完整笔记，里面记录了我工作计划的7个步骤 不用对我的代码感到惊讶——我使用的方法与课堂上学习的方法类似。...▌验证结果 我使用90％的图像训练我的算法，并用剩余的10％来验证结果。 预测精度 我的预测精度达到了91％。这是混淆矩阵： 混淆矩阵显示了我的算法检测验证集的有效性。

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    【Bengio高徒演讲】深度学习三板斧：网络架构、学习算法和时空层级（48PPT）

    他于2014年初在阿尔托大学获得博士和硕士学位。本次演讲题是：深度学习路在何方？它从网络架构、可学习的算法和时间/空间层级三个方面介绍了目前和未来深度学习的发展。...基于注意力的神经机器翻译 模型实现 Agent 1（编码器）：双向GRU/LSTM-RNN Agent 2（搜索）：可微分注意力机制 Agent 3（解码器）：GRU/LSTM-RNN语言模型 学习算法...学习使用NN模块 神经网络很好地解释了高维输入 神经网络也有利于预测高维输出 由神经网络学习的内部表征结构良好 神经网络可以用任意的目标进行训练[强化学习] ? 同声传译 解码 1....从预训练的神经机器翻译模型开始 2.构建一个对输入信号进行拦截和解释的同步解码器 3. 同声传译解码器也强制预培训模型①输出目标符号，或②等待下一个源符号 学习 1. 延迟与质量之间的权衡 2....可训练的解码算法 解码 1. 从预训练的神经机器翻译模型开始 2. 构建一个对输入信号进行拦截和解释的可训练解码器 3. 可训练的解码器将已改变的信号返回预训练的模型 学习 1.

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    手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类丨代码

    重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...为了实现预测功能，我们创建未来数据帧，设置预测未来多少时间和频率，然后Prophet就可以开始预测了。 这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ?...图中，黑点为实际值，蓝点为预测值，浅蓝色阴影区域表示不确定性。 当然，如果预测的时间很长，不确定性也会增大。 ? 利用Prophet，我们还可以简单地看到可视化的趋势图。 ?...LSTM似乎很适合时序数据预测，让它来处理一下我们按照一天为周期的数据： ? LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。

    1.4K20

    语言模型如何产品落地？《GPT-3:使用大型语言模型构建创新的NLP产品》新书带你实操

    GPT-3:带大型语言模型的NLP是一种独特的、实用的生成式预训练Transformer 3，这是OpenAI在2020年推出的著名的AI语言模型。...这个模型能够处理各种各样的任务，比如对话、文本完成，甚至编码，性能非常好。自发布以来，API已经为数量惊人的应用程序提供了动力，这些应用程序现在已经成长为成熟的初创公司，产生了商业价值。...这本书将深入探讨GPT-3是什么，为什么它很重要，它能做什么，已经用它做了什么，如何访问它，以及如何从零开始构建一个GPT-3支持的产品。...然后，将焦点转移到令人兴奋的AI生态系统，在第四章中，我们采访了一些最成功的基于GPT-3的产品和应用的创始人，他们的经验与该模式在商业规模上的互动。第五章着眼于企业如何看待GPT-3及其采用潜力。...在第六章中，我们讨论了广泛采用GPT-3带来的问题，如误用和偏见，以及解决这些问题的进展。最后，在第七章中，我们展望未来，带领您了解随着GPT-3融入更广泛的商业生态系统，最令人兴奋的趋势和可能性。

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    手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类丨代码

    重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...为了实现预测功能，我们创建未来数据帧，设置预测未来多少时间和频率，然后Prophet就可以开始预测了。 这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ?...图中，黑点为实际值，蓝点为预测值，浅蓝色阴影区域表示不确定性。 当然，如果预测的时间很长，不确定性也会增大。 ? 利用Prophet，我们还可以简单地看到可视化的趋势图。 ?...LSTM似乎很适合时序数据预测，让它来处理一下我们按照一天为周期的数据： ? LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。

    2.2K30

    尝试了数种方法，我坚信使用Docker在Mac上构建Linux环境是最靠谱的

    于是我开始了我的捣鼓之路了～ 一、Macbook安装Elasticsearch Elasticsearch的安装和配置是支持Mac系统的，下载适配Mac的安装包即可，但是在我安装的过程中就发现了配置上存在不少与在...经过一番倒腾和资料查找，以上问题都没很好解决，我又尝试了其他的一些软件，也多多少少会有这些问题或者其他兼容性问题，于是我熄了在Mac上搭建相关软件的心。...二、安装双系统 因为之前有过在Windows下安装过Ubuntu双系统的经验，我自然而然考虑在Mac下安装双系统。原以为可以使用Mac自带的“启动转换助理”实现，结果发现这货只支持Windows！...整体来说能满足开发的需要，但是办公还是不太方便，效率太低，于是我在想能不能使用虚拟机呢？...下面以安装Elasticsearch为例，讲解如何进行改动内容的持久化。

    6.7K30

    深度学习LSTM-RNN建立股票预测模型

    其中的每一步都非常麻烦耗时，而且对于个股来说，并不是每天都会有新闻出现。 　　上面说了这么多，还没有开始对我这个预测模型进行介绍，下面开始进入正题。...为了达到以下目的，我决定选取以下七个特征来构建网络模型，即： 涨跌幅 最高涨幅 最低跌幅 大单净流入 中单净流入 小单净流入 换手率 使用这七个特征来对股票的涨跌情况以及资金的流动情况建立适当的模型...此外，其他的指标类似MACD、均线等也是通过一些基础数据的运算得出，在构建模型时并没有将其纳入考量范围。...随后我使用模型进行模拟交易，设定初始资金两万元，在预测三天后会上涨时买入，预测三天后会下跌时卖出，均以收盘价为交易价格，买入时扣除万分之2.5的佣金。...经过股票数据的验证，使用LSTM-RNN来对股票进行预测具有一定的可行性，但效果不佳（要是效果好的话我估计也不会分享到网上，自己闷声发大财啦，哈哈~~~）。

    2.6K10

    python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？…

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...7.50000000e+00, 9.37999977e-01, -7.66584515e-03], [ 1.00000000e+01, -5.44021111e-01, -4.24650123e-02]]) 如果我想使用...scipy.interpolate.interp1d,如何格式化它只需要调用一次？..., kind=’cubic’) 解决方法: 因此,根据我的猜测,我尝试了axis =1.我仔细检查了唯一有意义的其他选项,axis = 0,它起作用了.所以对于下一个有同样问题的假人,这就是我想要的：...np.vstack或np.hstack将new_x和内插数据合并在一行中的语法,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.

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