铁柱在2018年11月底发了一篇 LSTM 回归预测模型 ，现在改用Lightgbm模型。本篇文章偏工程，需要读者了解Python关于Class的语法，理论部分也会在后续的文章中介绍....，开始预测、评估 import lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import train_test_split from config import...params # 从自创的congfig模块中 加载设定好的参数 from dataload import loadData #从自创的dataload 模块中加载 loadData以生产数据 from...#从自创的多评估模块加载业内的评估方法 from DataPrepro import pre_processing #从自创的预处理模块加载数据预处理 def main(): Percent...hour eval:0.8029606299934267 Other model 72.0 hour eval:0.7796889844798093 本篇文章对整个Lightgbm回归过程进行了封装
回归与梯度下降： 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally...weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。...我们可以用一条曲线去尽量准的拟合这些数据，然后如果有新的输入过来，我们可以在将曲线上这个点对应的值返回。如果用一条直线去拟合，可能是下面的样子： ? 绿色的点就是我们想要预测的点。...就如同上面的线性回归函数。 一个模型。就如同上面的线性回归函数。 ?...总结与预告： 本文中的内容主要取自stanford的课程第二集，希望我把意思表达清楚了：）本系列的下一篇文章也将会取自stanford课程的第三集，下一次将会深入的讲讲回归、logistic回归
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的y值列表 模型评估 # 模型效果评估 n_samples...plt.plot(np.arange(len(y_test)), pre_y, 'g--', label='XGBR') # 画出每条预测结果线 plt.title('True and {} result...) # 标题 plt.legend(loc='upper right') # 图例位置 plt.tight_layout() # 自动调整子图间隔 output_19_0 总结 机器学习中用于回归的算法也较多...，而且不难发现XGBoost在回归预测中也具有较好的表现，因此在日常业务中，碰到挖掘任务可首选XGBoost～ 共勉～
文章目录 简介 损失函数 优化算法 正规方程 梯度下降 项目实战 简介 ---- 线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名...，从而可以根据已知数据预测未来数据，如房价预测、PM2.5预测等。...其中，只有一个自变量则称为一元线性回归，包含多个自变量则成为多元线性回归。...如下图，根据已知数据点（蓝色），建模得到红色的回归方程，表示自变量和因变量关系，从而可以输入新的自变量，得到预测值（因变量）。...使用误差平方和SSE来表示损失，即预测值和真实值差的平方求和，该方法也称为最小二乘法，二乘即平方的意思，求最小的损失。 总损失定义为： 图片 图片 也就是使下图中黄色长度之和最小。
多变量预测 多元线性回归 对于多个特征量(Features)，规定符号表示： n 特征的总数量 x^{(i)} 第i个训练样本的输入特征向量， i 表示的是一个索引(Index) x_j^i...第i个训练样本中特征向量的第j个值 此时的假设函数不再是单纯的 h_θ (x)=θ_0+θ_1 x 对于多个特征量，此时的假设函数为： h_θ (x)=θ^T x=θ_0+θ_1 x^{...x_n\end{bmatrix}n ，系数向量： θ=\begin{bmatrix}θ_0\\θ_1\\…\\θ_n\end{bmatrix} 有： h_θ (x)=θ^T x 这就是假设函数的向量形式...梯度下降算法在多元线性回归中的应用 对于假设函数： h_θ (x)=θ^T x=θ_0+θ_1 x^{(1)}+θ_2 x^{(2)}+…+θ_n x^{(n)} 和损失函数： J(θ_0,...θ_1,…,θ_n)=\frac{1}{2m} ∑_{i=1}^m(h_θ (x^{(i)} )−y^{(i)} )^2 此时的梯度下降算法： Repeat{ θ_j≔θ_j−α\frac{∂
线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。...答：线性回归的预测模型虽然是一元线性方程，但现实中很多应用场景符合这个模型。 例如例子中商品的定价x与商品的销量y之间的关系。...答：最小二乘法适用于任意多维度的线性回归参数求解，它可求解出一组最优a，b，c解，使得对于样本集set中的每一个样本data，用Y=f(X1,X2,X3,…)来预测样本，预测值与实际值的方差最小。...，使得估值函数最小的那个a即为所求 数学上可以证明： （1）上述算法是可以收敛的（显而易见） （2）分别求出a，b，c的最优值，组合起来就是整体的最优值（没这么明显了），这个结论是很重要的，假设样本个数为...五、总结 逻辑回归是线性回归的一种，线性回归是回归的一种 线性回归可以用在预测或分类，多维度(feature)线性问题求解上 可以用最小二乘法，梯度下降法求解线性预测函数的系数 梯度下降法的核心步骤是：
SVM属于十大挖掘算法之一，主要用于分类和回归。本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测。 LIBSVM内置了多种编程语言的接口，本文选择Python。...需要说明的是，回归预测需要gridsearch三个参数 gamma 、cost和epsilon；具体意义见下图红框。...3.1 数据格式整理 3.2 归一化 回归预测需要对训练集trainset进行归一化，并对测试集testset进行同样的归一化。...可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。 主要有 一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树； 再就是通过构造多个分类器的组合来解决。...其实最难的部分在于特征信号的选取，即哪些因子作为feature去拟合label？
2004年之后的表现大幅下滑。 在本文中，我们首先证明了有效的投资组合构建规则能够使机器学习模型在2004年后的表现有明显提升。...预测目标：未来1、3、6及12个月的收益； 模型，从简单到复杂： OLS ENET，elastic net GBRT 三层神经网络，DNN3 ENS，以上模型的组合 测试方法：每个月末更具模型未来的预测对所有股票进行排序...2、下图左边包含了1M预测期排名前10重要的因子，以及这些因子在其他预测周期的重要性；下图右边包含了12M预测期排名前10重要的因子，以及这些因子在其他预测周期的重要性。...在某种程度上，这是由样本早期规模因子的强劲表现驱动的，导致模型将规模确定为回报的强大预测因子这也部分解释了2004年后模型表现较弱的原因，当时规模因子的表现衰减严重。...3、对1M、3M、6M、12M、XENS的多空收益两两配对做回归，表格中的数字是回归的截距，也就是未被自变量解释的部分。Panel A用的费前收益，Panel B用的费后收益。
我们之前做转录因子调控预测的时候，通常都是基于单一基因来做的，随着测序技术的成熟，我们在做完组学数据分析的时候，经常可以得到很多的基因。如果我们要寻找这么多基因共同转录因子的话，要怎么办呢？...这次介绍的ChEA3(https://amp.pharm.mssm.edu/chea3/)就是一个预测多基因转录因子调控网络的数据库。 ?...进而了解在在调控网络当中的目标转录因子，是否存在调控关系。 ? 在转录因子之间调控网络的中，鼠标放到网络节点上，还能看到具体的调控的上下游关系以及相关的数据库。 ?...核心转录因子相关数据可视化 Bar Chart展示了核心转录因子在各个数据库所占的比重。如果换成单个数据的话，则会展示起分析结果的P值 ?...数据库总结: 对于多基因转录因子调控网络预测而言，这个数据库由于结合了多个数据库的结果，所以准确性还是很高的。
bulk ATAC 或 DNAse-seq 数据的稀疏染色质可及性数据。...该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。 R包安装 if (!...01 计算偏差 chromVAR 会先计算motif和细胞map到peak的片段数量差异以及预期的片段数量。...函数 getSampleCorrelation 首先删除高度相关的注释和低可变性注释，然后计算剩余注释之间的相关性。...R包的使用整体来说还是很简单的，大家可以自己动手开发更多功能哟 END
然而经向前法、向后法与逐步回归法筛选出的变量构建的模型并不是最优模型，若想构建最优模型，可以通过构建每个X的组合去获取最优变量组合，即全子集法。...其实没有一种方法可以在建模阶段直接获得最高效的变量组合。...我眼中的回归预测 回归模型的预测功能指根据自变量X的取值去 估计或预测 因变量Y的取值，一般，预测或估计的类型主要有两种，即： 1、点估计 Y的平均值的点估计 Y的个别值的点估计 2、区间估计...Y的平均值的置信区间估计 Y的个别值的预测区间估计 需要注意，用回归模型进行预测时，模型中自变量的取值离均值越远则预测的结果就会越不可靠。...但是有些时候无法保证预测的X值一定就在建模样本X的值域范围内，这种情况即需要用到外推预测forecast，回归模型无法实现外推预测，一般外推预测forecast会存在于时间序列中。
训练结果 数据预处理:仿照多因子的流程，对截面因子进行去极值、标准化的处理，同时， 为了剔除行业的效果， 截面单因子对行业矩阵回归，取残差作为最终输入的因子 数据。...每月末，将样本外数据输入模型，并根据模型输出的对个股收益的三类(-3%、3%)预测，将全 A 股股票分为三个组合——高收益预测、低收益预测、中性预测。 ?...全A股预测组合净值 可以看到，模型在最近一年，对高、低收益的预测胜率较高，但对于居中的中性组合预测效果较差。 ? 全A股多空组合累计净值 多空超额收益在最近 12 个月的胜率为 75%。...因此，激活值实际上 反映了模型对个股未来收益的预测概率。 基于此，我们重新构建三类股票组合，每一期，选择激活值最大的 30%的股票最 为对应组合: ?...30%多空组合净值 可以发现，模型对于中性收益的预测效果仍然没有改进，但是多空收益的预测效果比全 A 股更加准确。 ? 多空组合的超额收益超过 9%，而最近 12 个月的月度胜率超过 90%。
需要注意的是，AlphaHorizon的分析和真实的策略交易是不一样的，它仅仅着眼于alpha因子对于收益率的预测方面。...2）分位数收益简要分析将股票按照alpha因子分为不同的分位数组合，默认分为5分位，每天计算不同分位数组合内股票的平均超额收益（此处的超额收益为超过市场平均的收益，下同），得到的不同分位数组合内股票的平均超额收益...还可以计算最好与最坏的分位数组合的平均超额收益之差，并作为时间序列画出来 做多最好的分位数组合，同时做空最坏的分位数组合；下图给出这一策略的累积收益曲线 3）信息系数分析信息系数衡量的是因子对股票横截面超额收益率的预测能力...；计算方式为当期因子值与下期股票收益率之间的秩相关系数；信息系数越接近于1，说明因子的预测效果越好。...；直方图中不同的颜色代表不同的调仓周期 总结性表格对不同调仓周期，以因子值为权重构建多空组合，得到的策略回测结果的统计 本次因子的分析借助优矿量化平台实现。
好了，接下来我们看如何预测整个物种的转录因子和转录因子结合位点。 ? 首先介绍一个神奇的网站：是由咱们北京大学开发的转录因子数据库（PlantTFDB），目前，已经更新到v5.0 版本。...在这个网站上提交你的蛋白质或者cds序列，就可以预测是否是转录因子，当然你可以选择一次性上传所有的基因组文件，也可以分批次上传来预测。...转录因子结合位点的预测呢，也可以在线提交来预测，只需要将你自己基因集的启动子区序列提取出来，在线提交就可以出结果。启动子区一般是基因前 1 kb， 1.5kb 或者 2 kb。...当然，如果要批量预测转录因子结合位点，最好还是用Linux命令行来做预测，这样可以提高我们的效率，结合MEME套件的 fimo 工具来进行实现。 ?...--verbosity 1 --thresh 1.0E-5 Ath_TF_binding_motifs.meme promoter.fa 这样我们基因组上的转录因子和转录因子结合位点的预测就完成啦
许多预测患者得病概率的模型使用逻辑回归,如TRISS伤情分级系统。根据患者特征预测糖尿病、心脏病风险也用逻辑回归。 二是工业应用。...1.3 逻辑回归的基本原理 Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为： 对于线性边界的情况，边界形式如下： 其中，训练数据为向量 最佳参数 构造预测函数为： 函数h(x)的值有特殊的含义...iris_all['target'] = iris_target ## 特征与标签组合的散点可视化 sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind='hist', hue=...0类的概率，第二列代表预测为1类的概率，第三列代表预测为2类的概率。...对于模型的训练而言：实质上来说就是利用数据求解出对应的模型的特定的 w 。从而得到一个针对于当前数据的特征逻辑回归模型。 而对于多分类而言，将多个二分类的逻辑回归组合，即可实现多分类。
每当投稿选择期刊时，大家都会很关注自己目标SCI期刊影响因子的走势，除了近几年的影响因子外，实时影响因子也十分具有参考价值。...那今天就让我们一起来看一下如果计算实时影响因子，轻松掌握后就会对即将到来的影响因子做到心中有数。 首先我们看一下SCI期刊的影响因子（Impact Factor,简称IF）是如何计算的。...这就是影响因子的计算方法。 ? 图1 2018年PNAS影响因子计算（来源：Web of Science） 那实时影响因子怎么来计算呢？这里为大家推荐两个方法，大家可以选择自己方便的进行计算和查看。...图7 实时影响因子查询计算（来源：Web of Science） 这样计算的实时影响因子会略低于最终影响因子，因为Web of Science对新发表的SCI论文的收录会有些滞后，而且存在着遗漏。...最后，为大家附上20本生信友好的期刊的最新实时影响因子，供大家参考： （截至2020年3月5日，数据查询来自“桑格助手”） 生信友好期刊 实时影响因子 2018影响因子 2019接收量 分类学科 Oncology
表示第 i 个样本的预测值，Σ 表示求和。...MSE 的值越小，表示模型的预测效果越好。MSE 的单位与预测值和真实值的单位相同，因此可以直接比较不同模型之间的性能。...导入所需的库和数据集：我们导入了 scikit-learn 的线性回归模型、SGD 优化器、数据集和其他辅助库。...创建线性回归模型：我们使用 scikit-learn 的 SGDRegressor 类创建了一个线性回归模型，并设置了优化器为随机梯度下降（SGD）。...评估模型：我们使用测试集评估模型的性能，计算了均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。 预测：我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并与真实值进行比较。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，这里是机器学习杂货店 Machine Learning Grocery~ 本文的案例讲解的是机器学习中一个重要问题：回归问题，它预测的是一个连续值而不是离散的标签...： 最后一层：一个单元，没有激活，是一个线性层（标量回归的典型设置） 损失函数mse-均方误差，(y_predict- y_true)^2；回归问题的常用损失函数 监控指标mae-平均绝对误差，|y_predict...- y_true|；预测值和目标值之差的绝对值 K折交叉验证 原理 当样本数量很少的时候，验证集的划分方式可能会造成验证分数上有很大的方差，无法对模型进行可靠的评估。...] - 0s 3ms/step - loss: 372.9089 - mae: 18.3248 In 41: test_mae_score Out41: 18.324810028076172 可以看到预测的房价和真实的房价的相差约为...1.8万美元 总结 回归问题中，损失函数使用的是均方误差MSE 回归问题中，评价指标使用的是平均绝对误差MAE 如果数据的特征具有不同的取值范围，需要进行数据的归一化，进行数据缩放 当数据少的时候，使用
JASPAR 数据库包涵了 9 个不同的子库，其中 JASPAR CORE 数据库属于高质量，非冗余转录因子数据库，包含的信息源于已经实验证实的真核生物转录因子结合位点。...首先，我们先介绍一下相关的基本概念！ ? TFBS的表示形式 ? 常见的准路因子预测网站 ?...2.主页面介绍 如下是Jaspar主页面，左边是工具栏；中间显示的是数据库中收录的六大类生物，可点击查看每个大类中收集的数据总量；右侧是用户使用导航，第一次使用的用户可以点击JASPAR interactive...Advanced Options为高级检索，以检索人的转录因子SP1为例，下方可选框中选择筛选要求，快速锁定目标数据。 ? 搜索结果被展示在一个列表中。一般我们选择最新版本！ ?...4.转录因子预测 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
因此，我们甚至不能粗略地探索具有潜在积极临床结果的大量可能组合。可以肯定，一些基于机器学习的“黑盒子”模式已经发展到预测药物的组合，提供精度略有增长的随机猜测。...然而，我们缺乏预测的机制驱动的，基于网络医学的方法来预测有效的药物组合。 基于网络的方法已经提供了一个有前途的框架，以确定新的见解，以加速药物发现，帮助量化疾病和药物间的关系。...2.8 临床相似性分析 来自药物解剖治疗化学（ATC）分类系统代码的药物对的临床相似性通常用于预测新的药物靶标。本研究中使用的所有FDA批准药物的ATC代码均从DrugBank数据库下载。...3.3 基于网络的高血压药物组合揭示 预测有效药物组合促使研究人员使用高血压数据作为验证集用于基于网络的新药物组合预测。...这种预测建立在两种既定的网络方法的基础上：（a）两种药物的靶标之间基于网络的分离；（b）疾病模块和两个药物靶标模块之间的网络接近度。 ? 4. 讨论 联合疗法在治疗复杂疾病方面提供了广泛的文献记载。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
