タグ付けされた質問 「prediction」

私が扱っている問題は、時系列値を予測することです。私は一度に1つの時系列を見ており、たとえば入力データの15％に基づいて、その将来の値を予測したいと思います。これまでのところ、2つのモデルに出くわしました。 LSTM（長期短期記憶;リカレントニューラルネットワークのクラス） 有馬 私は両方を試し、それらに関するいくつかの記事を読みました。今、私は2つを比較する方法についてより良い感覚を得ようとしています。私がこれまでに見つけたもの： LSTMは、大量のデータを処理し、十分なトレーニングデータを利用できる場合に優れていますが、ARIMAは小さなデータセットに適しています（これは正しいですか？） ARIMAでは、(p,q,d)データに基づいて計算する必要がある一連のパラメーターが必要ですが、LSTMではそのようなパラメーターを設定する必要はありません。ただし、LSTM用に調整する必要があるハイパーパラメーターがいくつかあります。 編集：ここで素晴らしい記事を読んでいる間に気づいた2つの大きな違いの1つは、ARIMAは定常時系列（季節性、傾向などがない）でのみうまく機能することであり、 ARIMAを使用したい 上記の特性以外に、最良のモデルの選択に役立つ他のポイントや事実を見つけることができませんでした。誰かが記事、論文、またはその他のものを見つけるのを手伝ってくれたら本当に感謝しています（これまでのところ運がなかった、あちこちの一般的な意見だけで、実験に基づいたものは何もありませんでした） もともとストリーミングデータを扱っていることに言及する必要がありますが、今のところ、最大サイズが20kデータポイントの50データセットを含むNABデータセットを使用しています。

64 time-series  deep-learning  rnn  prediction 

corr()元のdfからdf を作成します。corr()DFは、70 X 70から出てきたし、ヒートマップを可視化することは不可能です... sns.heatmap(df)。を表示しようとするcorr = df.corr()と、テーブルが画面に収まらず、すべての相関関係を確認できます。dfサイズに関係なく全体を印刷する方法ですか、ヒートマップのサイズを制御する方法ですか？

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

LSTM（または他のリカレント）ニューラルネットワークからの時系列予測の周りの予測間隔（確率分布）を計算する方法はありますか？ たとえば、最後の10個の観測されたサンプル（t-9からt）に基づいて、未来（t + 1からt + 10）までの10個のサンプルを予測しているとすると、t + 1での予測はより大きくなると予想します。 t + 10での予測よりも正確です。通常、予測の周りにエラーバーを描画して、間隔を示します。ARIMAモデル（正規分布エラーを想定）を使用すると、各予測値の周囲の予測間隔（95％など）を計算できます。LSTMモデルから同じもの（または予測間隔に関連するもの）を計算できますか？ 私はより多くの例以下、Keras / PythonでLSTMsで作業されていmachinelearningmastery.com私のサンプルコードは、（下記）に基づいているから、。私は問題を離散的なビンへの分類として再構成することを検討しています。それはクラスごとの信頼を生み出しますが、それは不十分な解決策のようです。 同様のトピックがいくつかありますが（以下など）、LSTM（または実際に他の）ニューラルネットワークからの予測間隔の問題に直接対処するものはないようです。 /stats/25055/how-to-calculate-the-confidence-interval-for-time-series-prediction ARIMAとLSTMを使用した時系列予測 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from math import sin from matplotlib import pyplot import numpy as np # Build an LSTM network and train def fit_lstm(X, …

13 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

使用する必要があるLSTMセルの最小、最大、および「妥当な」量に関する経験則（または実際の規則）はありますか？具体的には、TensorFlowとプロパティのBasicLSTMCellに関連していnum_unitsます。 私が定義する分類問題があると仮定してください： t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples たとえば、トレーニングの例の数は次の数よりも多い必要がありますか？ 4*((n+1)*m + m*m)*c cセルの数はどこですか？これに基づいています：LSTMネットワークのパラメーターの数を計算する方法？私が理解しているように、これはパラメータの総数を与えるはずであり、トレーニング例の数よりも少なくなければなりません。

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

私はアプリケーションのプロトタイプを作成していますが、生成されたいくつかの文の複雑さを計算するための言語モデルが必要です。 すぐに使用できるPythonのトレーニング済み言語モデルはありますか？のような単純なもの model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 一部のフレームワークを確認しましたが、必要なものが見つかりませんでした。私は次のようなものを使用できることを知っています： from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) これはブラウンコーパスの優れたチューリング確率分布を使用していますが、1bワードデータセットなどの大きなデータセットで巧妙に作成されたモデルを探していました。一般的なドメイン（ニュースだけでなく）の結果を実際に信頼できるもの

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

KerasでこのLSTMニューラルネットワークを構築しました import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name = "DailyDemand.csv" data_csv = pd.read_csv(data_file_name, delimiter = ';',header=None, …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

私はcognitiveclass.aiのRコースの機械学習を完了し、ランダムフォレストの実験を開始しました。 Rの「randomForest」ライブラリを使用してモデルを作成しました。モデルは、goodとbadの2つのクラスに分類されます。 モデルがオーバーフィットである場合、モデル自体のトレーニングセットからのデータに対してはうまく機能しますが、サンプル外のデータに対してはうまく機能しないことを知っています。 モデルをトレーニングしてテストするために、データセット全体をシャッフルして、トレーニング用に70％とテスト用に30％に分割しました。 私の質問：テストセットで行われた予測から100％の精度を得ています。これは悪いですか？それは本当であるには余りにも良いようです。 目的は、4つの波形を相互に依存する波形認識です。データセットの機能は、ターゲット波形を含む波形のダイナミックタイムワーピング分析のコスト結果です。

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

畳み込みの説明を読んである程度理解しました。誰かがこの操作がたたみ込みニューラルネットのたたみ込みにどのように関連しているかを理解するのを手伝ってくれませんか？gウェイトをかけるフィルターのような機能ですか？

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私が持っているXマトリックス、y変数、および他の変数をORTHO_VAR。私はをy使用して変数を予測する必要がありますXが、そのモデルからの予測は、可能な限りORTHO_VAR相関する一方で、直交する必要がありますy。 私は予測がノンパラメトリックな方法で生成されることを望みxgboost.XGBRegressorますが、どうしても必要な場合は線形法を使用できます。 このコード： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_regression from xgboost import XGBRegressor ORTHO_VAR = 'ortho_var' TARGET = 'target' PRED = 'yhat' # Create regression dataset with two correlated targets X, y = make_regression(n_features=20, random_state=245, n_targets=2) indep_vars = ['var{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])] # …

8 correlation  machine-learning  dataset  logistic-regression  prediction  linear-regression  prediction  dummy-variables  neural-network  image-classification  python  k-nn  python  neural-network  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  image-classification  tensorflow  reinforcement-learning  policy-gradients  machine-learning  decision-trees  neural-network  overfitting  data-analysis  metric  python  scikit-learn  distance  scipy  machine-learning  python  scikit-learn  decision-trees  logistic-regression  keras  image-classification  implementation  machine-learning  python  scikit-learn  random-forest  decision-trees  machine-learning  feature-selection  feature-engineering  word2vec  word-embeddings  natural-language-process  scikit-learn  time-series  clustering  k-means  python  cross-validation  pyspark  statistics  cross-validation  multiclass-classification  evaluation  machine-learning  nlp  machine-translation  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  image-classification  machine-learning  python  similarity  distance  lstm  text  named-entity-recognition  machine-learning  keras  optimization  gan  learning-rate  neural-network  data-mining  dataset  databases  books  neural-network  rnn