总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...所以就有了均方根误差，可以将均方根误差和实际值之间去比较，就可以对预测准确度有个直观的理解。 比如实际值基本在10左右，均方根误差是5，那么就可以感受到，预测值差不多会有一半的误差。..., y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可，代码如下： import numpy as np rmse = np.sqrt(mse) MAE的计算在Sklearn中也有现成的函数可以调用...): return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100 mape = mape(y_true, y_pred) 以上就是关于模型准确度常用的评价指标以及
p=23573 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。...相关视频 准备数据 定义模型 用KerasRegressor进行拟合（准确度检查和结果的可视化） 用序列模型进行拟合（准确度检查和结果可视化）。 我们将从加载所需的模块开始。...return model Model() 用Keras回归模型拟合 我们将上述模型纳入Keras回归模型中，用x和y的数据拟合模型。然后，我们可以预测x数据。...plt.plot(y) plt.plot(y_pred) keras序列模型进行拟合 这一次，我们将在没有封装类的情况下拟合模型。...mean\_squared\_error(y, y_krm) 最后，我们绘制结果。 在本教程中，我们已经简单地学习了如何用Python中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。谢谢您的阅读!
因此，作者使用了一个二元结果，即在包括T2和T3的2到9个月后随访窗口内的任何时刻是否诊断为创伤后应激障碍（是或否）。...作者选择了一个单一模型来预测在此窗口内的创伤后应激障碍，这个窗口的时间安排是为了排除急性应激反应，同时足够宽以捕捉大多数延迟的创伤后应激障碍反应。...统计分析 为了防止出现过拟合，导致模型性能估计过高，作者使用了时间和地理验证：模型是在2个队列的数据上开发和评估的（n = 3038），并且性能最佳的模型是在第三个队列的数据上进行测试的（n = 1733...半数的核心预测因子（n = 29）在Bonferroni校正阈值下没有与目标结果的单变量关联，这突显了GBM算法能够找出那些与 PTSD 诊断有复杂关联的变量的能力。...结论 作者开发了模型，使用来自2个美国陆军旅战队的部署前自报告数据来预测部署后2至9个月的创伤后应激障碍（PTSD），并在第三个在时间和地理上不同的队列中验证了最佳模型。
最近，有位朋友在一个实际工作问题中，在表2使用合并查询从表1的结果中匹配最高（阶段）项，眼看着表1的结果是对的，但表2里却得到了错误的返回结果，具体情况如图所示： 为什么会这样？...我们先来看表1的处理情况。 为了合并查询得到最高阶段项，对表1进行降序排序： 然后通过删除重复项保留最高阶段数据： 从表1的结果来看，的确保留了最高阶段的数据。...然后，在表2里使用合并查询获取表1中的结果并展开： 咦！！！ 表1的处理结果明明是阶段4（报价），为什么合并查询得到的结果却是阶段2（售前）？ 这难道是Power Query的Bug吗？...这里的问题根源其实是表1的处理问题，我以往发布的多篇文章案例中，在涉及Power Query中使用排序的问题时会强调，Power Query的排序需要增加添加索引或Table.Buffer的步骤，使排序的结果真正...所以，回到这个问题，针对表1的排序步骤，我们可以嵌套Table.Buffer函数（图中中间行为原排序操作生成的代码，无所做任何改变）： 这时，我们再看表2的结果： 完全正确！
输入的图像大小为28×28×1。创建与训练图像大小相同的图像输入层。 %% 网络的中间层定义了网络的核心架构，大部分计算和学习都在这个架构中进行。 %% 最后一层定义输出数据的大小和类型。...'Verbose', false); 训练网络 net = trainNetwork(XTrain, Ytrain, layers, options); 预测结果 基于验证数据评估准确度来测试网络性能...使用 predict 预测验证图像的旋转角度。...; 计算在实际角度的可接受误差界限内的预测值的数量。...计算此阈值范围内的预测值的百分比。
监督学习的一种不错的替代方法是：使用大型无标注数据集，并结合预测生成模型。复杂的生成模型若想有效地预测未来事件，则必须建构世界的内部表征。...这篇论文研究随机预测问题，主要关注条件式视频预测：基于较短序列的以往观察结果合成原始RGB视频帧（Ranzato等人，2014年；Srivastava等人，2015年；Vondrick等人，2015年；...实证结果表明，在 action-free BAIR 数据集上执行随机视频预测时，VideoFlow所取得的效果与当前最优结果不相上下，其定量结果也能够与最佳的VAE模型相媲美。...VideoFlow还可以输出不错的定性结果，避免了很多使用像素级均方误差训练的模型输出结果中常见的伪影（如模糊预测），并且也不会面临与训练对抗模型相关的挑战。...谷歌大脑的这项新研究提出基于归一化流的视频预测模型，该模型不仅可以直接优化数据似然，而且能够产生高质量的随机预测。据称，该研究首次提出了基于归一化流的多帧视频预测。
p=23573 最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 ...准备数据 定义模型 用KerasRegressor进行拟合（准确度检查和结果的可视化） 用序列模型进行拟合（准确度检查和结果可视化）。 我们将从加载所需的模块开始。...return model Model() 用Keras回归模型拟合 我们将上述模型纳入Keras回归模型中，用x和y的数据拟合模型。然后，我们可以预测x数据。...plt.plot(y) plt.plot(y_pred) keras序列模型进行拟合 这一次，我们将在没有封装类的情况下拟合模型。...mean_squared_error(y, y_krm) 最后，我们绘制结果。 在本教程中，我们已经简单地学习了如何用Python中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。谢谢您的阅读!
主要贡献： 提出了一种技术手段，可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景： 在模型被用户使用前，用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...因此，我们需要能够对模型的预测进行解释，从而帮助我们来判断模型是否可靠。 何谓“解释一个预测结果”，作者的定义是：通过文本的或者视觉的方式来呈现样本的具体组成部分跟模型预测结果之间的关系。...选择一个天然可解释的简单模型 有一些模型天生就是可解释的，比如线性模型、决策树。我们就可以利用这些简单的可解释模型来帮助我们解释复杂模型的预测结果。 3....局部采样来拟合一个局部线性模型 局部采样： 对原始的样本进行转换得到可解释的数据表示之后，对特征向量进行一些扰动，具体的，随机的对0-1向量中的1进行改变，改变的数量也随机。...理解了上面这个图，我们就发现本文的思路其实挺简单的，没那么玄乎。 对一个样本的预测进行解释 训练完成后，最终得到的g，只有少数几个最重要的特征，因此解释性、可理解性很强。
，以指导未来的决策 在作出区分后，通常下一个问题就是：是否采用这种预测模型。这个问题已经困扰这个领域一段时间了，也不太可能在短时间内得到解决。...建模误差可能会导致时间差异更新的不一致，而且在线性近似的案例中，模型与值拟合是等效的。...的状态分布，对使用这些样本训练的模型进行泛化。增加训练集的大小不仅能提高训练分布的性能，还可以改善周边分布的性能。 坏消息 以上结果表明，在策略的转变下，训练过的模型在单步预测的准确性上是可靠的。...基于模型的策略优化 从以上结果，我们可以得出两个主要结论： 预测模型能够很好地泛化所产生的模型偏差，从而减少非策略误差，但 复合的误差长期上会导致模型部署不可靠。...MBPO具有与最佳的无模型算法相同的渐近性能，通常只用十分之一的数据，且可以拓展到导致之前基于模型算法失败的状态维度与范围长度。
p=9670 样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。 三次样条 三次样条 具有连续的一阶和二阶导数。...我们通过应用基础函数来变换变量 并使用这些变换后的变量拟合模型， 向模型添加非线性， 使样条曲线能够拟合更平滑 。...平滑样条线 我们在平滑样条曲线中的目的是通过添加粗糙度最小化误差函数 。 现在我们可以注意到，红线（即“平滑样条线”）更加摇摆不定，并且更灵活地拟合数据。这可能是由于高度的自由度所致。...，可以很好地拟合数据。...结论 因此， 我们需要对数据或变量进行一些转换，以使模型在学习输入X i Xi和输出 Y之间的非线性相互作用时更灵活，更强大。
预测 可以通过使用predict方法获得此模型的预测结果：每列给出了一个lambda值的预测结果。...# 获取前5个观测值在第20个模型的预测结果 predict(fit, x[1:5, ])[, 20] getf()函数是一个方便的函数，可以给出由一个输入变量引起的预测组成部分。...点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 01 02 03 04 图表和摘要 让我们再次拟合基本的rgam模型： fit <- rga 默认情况下，plot()给出了最后一个...# 拟合二元模型 bin_y <-binomial", init_nz = c(), gamma = 0.9, verbose = FALSE) # 第10个模型的前5个观察值的线性预测值...对于泊松数据，通常允许用户传入偏移，这是一个与观测数相同长度的向量。
数据预测 数据预测是将模型应用于实际数据，获取预测结果。 准备数据：确保新数据的格式和训练数据一致。 生成预测：将新数据输入模型，获取预测结果。...模型保存：将训练好的模型保存到文件中。 使用模型：加载模型并对新数据进行预测。 数据预测：应用模型于实际数据，获取预测结果。 这就是机器学习的整个流程。...判断类簇的语义： 通过模型训练得到的聚类中心 (kmeans.cluster_centers_)，判断哪个簇代表“正常”，哪个簇代表“堵塞”。...示例输出： 模型已保存到 'kmeans_model.pkl' 压力: 45 预测结果: 正常 压力: 55 预测结果: 正常 压力: 25 预测结果: 堵塞 压力: 35 预测结果: 堵塞 小结： 我们通过...通过手动判断聚类中心，确保预测结果符合我们定义的语义。 最后，将模型保存为文件，方便后续加载并进行预测。
或者，您可以指定其余的参数值，然后通过将完全指定的模型分别传递给simulate 或 来模拟或预测 GARCH 模型的条件方差 forecast。...估计 GARCH 模型 将 GARCH 模型拟合到 1922-1999 年股票收益率的年度时间序列。 加载 Data数据集。绘制收益率 ( nr)。...RN; 创建具有未知条件平均偏移量的 GARCH(1,1) 模型。将模型拟合到年度收益序列。...GARCH 模型条件方差 从完全指定的garch 模型对象预测条件方差 。...RN; 创建具有未知条件平均偏移量的 GARCH(1,1) 模型，并将该模型拟合到年度收益率序列。
无论对于众筹发起者还是众筹平台而言，如何利用历史数据去准确预测一个众筹项目的成功与否乃至最终筹款额度都是非常值得探讨研究的问题。...机器学习分类模型 我们来看看是否能够准确地预测哪些项目会成功，哪些项目不会成功。...这表明我们设定的货币目标以及我们允许人们为项目筹款的时间长度确实非常重要。艺术和表演类别的项目更有可能成功，这一结论得到了描述性统计分析的佐证。...例如，商业理念、规划、激励人们进行筹款的措施或项目设计都很难量化。也许如果我们拥有每个项目评论中的情感数据，我们就可以将其整合到一个更大、更好的分类模型中，以预测我们的成功几率。...关于分析师 在此对YiChen Xia对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他专注数据处理领域。擅长R语言、Python。 本文选自《Python众筹项目结果预测：优化后的随机森林分类器可视化》。
本文主要介绍基于集成学习的决策树算法，通过学习得到的的决策树基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。...每个基学习器基于不同子训练集进行训练，并综合所有基学习器的预测值得到最终的预测结果。Bagging 常用的综合方法是投票法，票数最多的类别为预测类别。...，然后得到最终预测结果。...比如说最优解是一条对角线，而单个决策树得到的结果只能是平行于坐标轴的，但是集成学习可以去拟合这条对角线。...放一场很经典的图： 模型的偏差与方差 偏差：描述样本拟合出的模型的预测结果的期望与样本真实结果的差距，要想偏差表现的好，就需要复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合，过拟合对应上图的 High
每个基学习器基于不同子训练集进行训练，并综合所有基学习器的预测值得到最终的预测结果。Bagging 常用的综合方法是投票法，票数最多的类别为预测类别。 ?...，然后得到最终预测结果。...比如说最优解是一条对角线，而单个决策树得到的结果只能是平行于坐标轴的，但是集成学习可以去拟合这条对角线。 ? 偏差与方差 ?...模型的偏差与方差 偏差：描述样本拟合出的模型的预测结果的期望与样本真实结果的差距，要想偏差表现的好，就需要复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合，过拟合对应上图的 High Variance，点会很分散...其实很简单，其残差其实是最小均方损失函数关于预测值的反向梯度： 也就是说，若 加上拟合了反向梯度的 得到 ，该值可能将导致平方差损失函数降低，预测的准确度提高！
每个基学习器基于不同子训练集进行训练，并综合所有基学习器的预测值得到最终的预测结果。Bagging 常用的综合方法是投票法，票数最多的类别为预测类别。...，然后得到最终预测结果。...比如说最优解是一条对角线，而单个决策树得到的结果只能是平行于坐标轴的，但是集成学习可以去拟合这条对角线。...放一场很经典的图： 模型的偏差与方差 偏差：描述样本拟合出的模型的预测结果的期望与样本真实结果的差距，要想偏差表现的好，就需要复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合，过拟合对应上图的 High...其实很简单，其残差其实是最小均方损失函数关于预测值的反向梯度： 也就是说，若 加上拟合了反向梯度的 得到 ，该值可能将导致平方差损失函数降低，预测的准确度提高！
机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。...线性回归 原理简介 线性回归衡量的是两个变量之间的关系，最直接的办法就是求得一个回归方程（regression equation），将已知条件x代入方程得到预测结果y。...而求该方程的过程称为回归方程，其中0.7和0.19称为回归系数，面积和房子的朝向称为特征。 可以看到“回归”问题最重要的是如何获得回归方程，如果得到该方程后，所有的一切问题将迎刃而解。...，还需要乘以特征值后得到预测值。...图1 具有相同回归系数的两组数据的对比 我们可以计算预测值和真实值之间的误差，也就是计算这两个序列的相关系数，来评价模型的好坏。
3 为什么选择贝叶斯模型 在贝叶斯方法中，我们没有得到我们的模型参数的单个估计，就像我们用最大似然估计一样。 相反，我们为每个模型参数获得完整的后验分布，量化了该模型参数的不同值的可能性。...该模型在PyMC3中拟合的结果是模型参数mu（均值）和sigma（方差）的后验分布。 现在我们从mu后验分布中获取一个样本，并从sigma后验分布中抽取一个样本，用它们构建正态分布。...表示的就是： posterior predictive check 后验预测检验（PPC）方法，有效地评估了模型对观察数据的拟合。 该方法采用后验预测分布，根据观察到的样本值生成可观察样本值。...如果模型符合观察到的样本值，则来自后验预测分布的可观测样本值将与观察到的样本值相同。 通过将可观察样本值与观察到的样本值进行比较，我们可以检查模型对观测数据的适用性。...该分数是报告模型预测与实际交易结果一致性水平的数值测度。 为此，我们计算期权交易回报的平均百分位数分数到预测值并进行归一化，以产生100（完美拟合）和0（完全在锥体之外）的值。
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