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预测，(找到正确的模型)
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使用Python，我正在尝试使用历史销售数据来预测产品的未来销售数量。我也在尝试预测不同产品组的这些计数。例如，我的列如下所示：如果我想构建一个使用历史数据(时间)预测每个部门/项目/颜色组合的sales_count的模型，那么最好<em
浏览 4提问于2018-08-22得票数 1
我建立了一个XGBoost分类模型，并使用model.predict(test)来预测测试数据集的类。在我的模型所预测的所有值中，我只想知道那些我的模型超过95%的值，确信预测值是正确的。我的意思是，我只希望那些我的模型非常有信心预测的预测。我怎样才能<em
浏览 0提问于2021-08-13得票数 0
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我已经训练了一个目标检测模型，并在真实图像上获得了很好的预测精度。我的问题是，在生产流程中使用模型时，如何不断提高模型的准确性。我可以手动检查预测结果，找到错误的预测，手动标记这些图像，然后将这些图像与原始训练数据混合，继续训练模型。我还没试过呢。但我猜，从长远来看，这种方法可能会提高模型的准确性。还有其他方法吗？而且，如果我发现了几个错误<em
浏览 0提问于2018-06-05得票数 0
我已经建立了两个不同的模型，我想检查这两个模型是否犯了相同的错误(错误地对相同的示例进行了分类)，或者是否犯了不同的错误。数据集只有2个标签为正/负。从本质上讲，我想要的是这样的混淆矩阵num examples模型A正确预测但模型B错误
num examples模
浏览 2提问于2018-08-08得票数 0
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每个时间框架的数据有不同的预测器的重要性。A 2014年数据集(全年)当我寻找预测的重要性时，这两个部分的预测变量是不同的。(1)因此，我无法找到一个能更好地解释模型的唯一决策树。(2)。我无法训练一个能够正确预测新数据的模型。
这里有什么不对劲
浏览 0提问于2015-05-27得票数 0
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我正在看这两个问题和文件：
# Compile a modelsteps_per_epoch = 10, verbose = 1, validation_data = valid_generator)
但我不知道如何在这里增加验证的准确性，以比较结果和避免
浏览 3提问于2021-02-15得票数 1
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机器学习的最佳模型
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我是一个机器学习领域的初学者，我有一些小小的疑问，但我没有找到任何合适的答案。如何选择预测未知数据的最佳模型。我学到了两种方法，我不知道哪一种是正确的。通过将数据分割成训练和测试数据来说明、训练您的模型，然后对模型进行拟合以预测测试输出和错误，对数据进行洗牌，并将误差平均在大约100个或更多个周期内。现在要预测未知的数据(验证<
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
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这是我的密码look_back = 20test_size = len(data) - train_size
model.summary()p = model.predict(x_test) currentStep = model.predict(currentStep)
future.appe
浏览 2提问于2019-05-30得票数 1
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我做了一个预测足球比赛结果的项目，但结果证明这是一项非常具有挑战性的任务。我尝试了不同的模型，但我只有50-54%的准确性在我的测试数据集。有些模型是以这样一种方式创建的，即某一模型将预测一支球队是否会赢得、平局或输掉一场比赛。同样的模型还可以预测该队的对手是否会赢、平局或输掉比赛。每个模型对每个团队的
浏览 0提问于2015-03-02得票数 4
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是否有可用于多类多标签分类的评估指标？例如，我参加了kaggle的以下比赛，它需要ROC AUC作为评估指标。：
使用sklearn可以做到这一点吗？
浏览 3提问于2013-08-07得票数 0
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问题描述：对CPU利用率的预测。步骤1：通过Elasticsearch，我收集了1000个观察结果，并在上导出。步骤6：预测。
我建立了一个ARIMA (3,0,2)时间序列模型，但无法找到模型的准确性.有什么命令可以用来检查Python中模型的准确性吗？如果我的方法是否正确</em
浏览 11提问于2017-08-11得票数 3
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我试图向自己证明，当newdata的标签和级别(因子级别的底层整数)与训练数据的标签和级别不匹配时，predict()不会给出错误的预测。我想我确实证明了这一点，我在下面分享了这段代码，但我只想问一下R在预测newdata时到底在做什么。我知道它不是将newdata附加到训练数据，它是否在预测之前将newdata的因子标签转换为相应的训练数据表示？
浏览 4提问于2016-08-29得票数 1
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计算预测的总置信度区间
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我正在使用ARIMA模型来估计一家公司的销售预测。该公司的销售渠道被分解为4个销售渠道，我运行4个不同的模型来估计每个渠道的销售额。最终，我将汇总这些渠道的销售额，以找到整个公司的总预测销售额。我的问题是，我应该如何找到总体预测的置信区间？将每个通道的置信区间加起来是不正确的
浏览 0提问于2015-10-01得票数 0
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有人能解释一下混乱矩阵背后的逻辑吗？假阴性(FN)：预测为阴性，实际结果为正，结果为“假阴性”--为什么？假阳性:预测为阳性，实际结果为阴性，结果为“假阳性”--为什么？不是应该是“正反”吗？📷
浏览 0提问于2019-03-21得票数 6
我创建了一个双向seq2seq编解码网络，其目的是将不同的日期类型格式化为德国的日期时间格式为: day_written_out，day.month.year。作为一个例子，我有一个字符串12-27-1992，我期望这个模型可以预测星期日，27.12.1992。
训练后，模型达到valid_accuracy值为98%。进一步的研究表明，该模型几乎总是预测到日期本身是正确的，但模型不能提取正确
浏览 1提问于2020-09-03得票数 1
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我采用的是森林火灾数据集和神经网络模型。我试图生成REC曲线，这就是它的样子。很奇怪！我也应用了XGBoost，但REC曲线几乎平行于X轴.我不明白怎么才能解释清楚？我也想了解如何解释REC曲线的一般情况？
浏览 0提问于2021-05-06得票数 1
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我用Keras创建了基本的神经网络。利用数据向量和相应的输出数据，即两个元素的向量，成功地对网络进行了训练。它表示一个坐标(x，y)。所以，在数组中，出现了一个数组。= Sequential()model.add(Dense(10))模型摘要显示了每个层的输出维数=========================================================
浏览 4提问于2017-05-09得票数 6
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我浏览了大多数类似的帖子，但我无法解决我的问题。我对R是新手，我正试图根据过去的价值来预测消费。没有多少数据(5分钟间隔8天)。arima_noSnoT,h=length(validation_noSnoT), level=c(95))plot(forecast_noSnoT)
有人能告诉我如何解决我的问题吗我得到的是一个不符合那个时间段的数据的平行线验证期。
浏览 3提问于2022-02-01得票数 1
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如果使用递归神经网络进行时间序列预测(如果LSTM/GRU/.不重要)，则预测可能如下所示：to_predict (橙色)被输入到模型中，预测(紫色)是RNN模型的预测结果，正确(虚蓝色)是benn应该如何正确预测的。可以看出，to_predict (以及所有的培训数据)相当“尖峰”，而预测则要平滑得多。平滑大概是模型、建筑等的<
浏览 0提问于2019-06-20得票数 1
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通过对RMSE进行优化并在RMSE上测量性能，我运行了lighgbm回归模型：在500次迭代中，模型不断改进以下是我在MAE上的表演：
列车上的MAE : 1.080571
浏览 0提问于2021-12-03得票数 2
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