预测模型

数据挖掘决策树python_机器学习之决策树ID3(python实现)

机器学习中，决策树是一个预测模型；代表对象属性和对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉表示某个可能的属性，每个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。
weixin_39737233·2022-11-25 18:42

python决策树id3算法_三种决策树算法 (ID3, CART, C4.5) 及 Python 实现

Github:https://github.com/yingzk/MyML1.决策树(DecisionTree)简介1.1.决策树的原理决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种,决策树是一个预测模型
weixin_39826971·2022-11-25 18:42

预测类问题中的时间序列预测模型

前言：时间序列预测模型适用于含有时间变量的模型预测，对中短期的预测有着较好的结果，对长期预测不适用。本文重点介绍ARIMA模型的原理及代码实现。
穹顶之下*·2022-11-25 17:20

时间序列预测模型_基于时间序列模型预测之七种武器

前言在许多重要的领域，需要基于时间序列进行预测，例如：预测销售量，呼叫中心的通话量，太阳能活动，海潮，股市行为等等。假设酒店经理想预测明年会有多少游客，来以此调整酒店的库存，合理地猜测酒店的收入。根据过去某年/月/日的数据，他可以使用时间序列预测，得到访问者的大致值。游客的预测值将有助于酒店管理资源，并据此规划计划。在本文中，我们将学习多种预测技术，并通过在数据集上对它们进行比较。我们将通过不同的
weixin_39642619·2022-11-25 17:49

传统的时间序列预测模型ARMA、ARIMA（包括实战！！！）

部分图片、数据、代码来源：https://book.tipdm.org/jc/220，侵权必删！！！一、本篇主要介绍四种经典的时间序列模型移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）、整合移动平均自回归模型（ARIMA）。二、序列的平稳性平稳序列：样本时间序列所得到的拟合曲线在未来的一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去。不平稳序列：样本时间序列得到的拟合曲线在
吕路啊·2022-11-25 17:18

统计学笔记

2建立预测模型并进行预测。对消除了季节成分的时间序列建
那个叫马尔的大夫·2022-11-25 17:17

【推荐收藏】11种比较常用的时间序列预测模型

本文我们将从0开始介绍时间序列的含义，模型及其分析及其常用的预测模型。
Python数据挖掘·2022-11-25 17:17

时间序列预测模型

时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend)2.季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势，比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列是总体上升的：季节性描述的是数据的周期性波动，比如以年或者周为周期，如下图：ARMA自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-RegressiveandMovingAverageModel）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（
dzzxjl·2022-11-25 17:13

2022亚太赛数学建模ABC题思路更新

竞选结果已经出来了了）、21年数据量贼大的塞罕坝赛题（当时里面让写一个非技术报告），我分别带队获得了三等奖和二等奖，针对亚太赛，我相对来说，有一些经验C题全球变暖思路分析C题共分为两个部分的建模解答，首先是建立温度预测模型
qq_50593822·2022-11-25 17:30

数学建模常见模型

数学建模中比较常见的几种模型:（一）、预测与预报1、灰色预测模型（必须掌握）满足两个条件可用：①数据样本点个数少，6-15个②数据呈现指数或曲线的形式例如：可以通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点
Chirmy·2022-11-25 12:10

数学建模常用的四大模型

目录1.评价模型2.优化模型3.分类模型4.预测模型本文主要介绍数学建模的四大模型分类，分别是评价模型、优化模型、分类模型、预测模型。
数模乐园—数模君·2022-11-25 12:10

数学建模常用模型、特点以及应用场景

利用已有的决策信息②对一组(有限个)备选方案进行排序或择优③属性权重和属性值为参考值例如：投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等3.灰色预测模型特点
spherelink·2022-11-25 12:10

Python - matplotlib - 决策曲线分析（Decision Curve Analysis）

计算模型带来的净获益2.计算treatall策略带来的净获益3.绘制决策曲线三、完整代码四、拓展1.bootstrapping法校正净获益2.k折交叉验证法校正净获益3.计算净获益的置信区间一、决策曲线分析概念预测模型
Doct.Y·2022-11-25 11:32

二分类资料的决策曲线DCA绘制

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。DCA，临床决策曲线分析，更佳贴近临床实际，对临床工作的开展比AUC/NRI/IDI等更具有指导意义。
医学和生信笔记·2022-11-25 11:20

威布尔 风速 matlab,风速威布尔分布和ARMA预测模型matlab程序.doc

风速威布尔分布和ARMA预测模型matlab程序clcclear%%1.计算风速weibull分布%数据处理loaddata;mu=mean(speed);%原始数据的统计参数sigma=sqrt(var
QinJun Zhu·2022-11-25 10:41

时间序列预测——ARIMA模型

spm=1001.2014.3001.5502SPSS软件实操——ARIMA时间序列预测模型https://blog.csdn.net/beiye_/article/details/125435166?
白天数糖晚上数羊·2022-11-25 10:18

SPSS软件实操——ARIMA时间序列预测模型

相关文章链接时间序列预测——ARIMA模型https://blog.csdn.net/beiye_/article/details/123317316?spm=1001.2014.3001.5501案例：基于ARIMA模型对螺纹钢价格预测——以南昌市为例钢铁作为我国经济发展主要战略原材料，其价格成本也是工程造价预算的重要组成部分，利用时间序列预测未来短期钢材价格，有助于对钢材价格特征变化规律深入探
白天数糖晚上数羊·2022-11-25 10:48

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:06

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
.星.·2022-11-25 10:33

HBU-NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
不是蒋承翰·2022-11-25 10:00

【论文阅读】Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review

Self-SupervisedLearningofGraphNeuralNetworks:AUnifiedReview论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.107571Introduction可以将SSL的前置任务分为两类：对比模型和预测模型
GNN_·2022-11-25 09:17

Bioinformatics2021 | FraGAT+：基于分子原始片段的多尺度图注意力机制的分子性质预测模型

原文标题：FraGAT:afragment-orientedmulti-scalegraphattentionmodelformolecularpropertyprediction论文地址：FraGAT:afragment-orientedmulti-scalegraphattentionmodelformolecularpropertyprediction|Bioinformatics|Oxfo
羊飘·2022-11-25 09:57

python预测模型类型,多变量时间序列的预测和建模指南（附Python代码）

时间是决定企业兴衰的最关键因素。这就是为什么我们看到商店和电子商务平台的销售与节日一致。这些企业分析多年的消费数据，以了解打开大门的最佳时间，并看到消费支出的增加。但是，作为一个数据科学家，你怎么能进行这种分析呢？别担心，你不需要建造一台时间机器！时间序列建模是一种强大的技术，是理解与预测趋势和模式的门户。但是即使是时间序列模型也有不同的方面。我们在Web上看到的大多数例子都是用单变量时间序列来处
拉面加点盐·2022-11-25 08:20

学习笔记31-自回归-建立时间序列预测模型(ARIMA方法)

时间序列(TimeSeries）定义：按照时间的顺序把一个随机事件变化发展的过程记录。安装包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimportdatetimefrommatplotlib.pylabimportrcParamsrcParams['figure.figsize']=15,6一、实验
李卓璐·2022-11-25 08:48

（转载）直观理解ROC曲线中AUC评价指标

根据维基百科的描述，AUC（AreaundertheCurveofROC）是ROC曲线下方的面积，是判断二分类预测模型优劣的标准。ROC（receiverop
Myozz·2022-11-25 06:24

基于机器学习的时序数据预测方法

预测模型建模时序数据的预测通常建模为利用历史数据值预测未来的数据走势。简单的数学表示：x=>S=>x^‘其中：x={x_1,x_2,…,x_t}表示历史数据，S表示预测系统，x^‘表示预测结果。
江城师范学院·2022-11-25 05:30

雷达图 The number of FixedLocator locations (13), usually from a call to set_ticks, does not match the

ThenumberofFixedLocatorlocations(13),usuallyfromacalltoset_ticks,doesnotmatchthenumberofticklabels(12).最近使用时序预测模型对风机的各项参数做了预测
Sophia要一直努力·2022-11-25 02:42

Skr-Eric的机器学习课堂（二）-- 线性回归、梯度下降算法和岭回归

线性回归和梯度下降算法根据机器学习的任务把不同的业务模型划分为四种基本问题：回归问题\在有监督条件下，根据已知的输入和输出，构建分类问题/预测模型，对未知输出的输入给出大概率的输出输入输出12243648
Skr-Eric·2022-11-25 00:36

GC-LSTM原理+代码（下）代码部分基于PyG Temporal

上一篇文章GC-LSTM原理部分中具体介绍了GC-LSTM的原理，这里基于PyGTemporal中的GCLSTM模块对实现一个基于GC-LSTM的预测模型。注：这里可以是流量预测等各种节点特征。
m0_53961910·2022-11-24 21:30

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
叶雨柳光·2022-11-24 20:18

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
辰 希·2022-11-24 17:12

【MATLAB第4期】源码分享#基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，含源代码+中文注释，保姆级教学

clc;clear;closeall;%%--------------1.初始化变量----------------opt.Delays=1:30;%数据滞后30%opt.dataPreprocessMode为数据预处理，'None'代表无处理，'DataStandardization'代表标准化处理，%'DataNormalization'代表归一化处理opt.dataPreprocessMod
随风飘摇的土木狗·2022-11-24 16:02

LSTM长短期记忆神经网络做时间序列预测模型

LSTM长短期记忆神经网络做时间序列预测模型数据是单维输入单维输出，可自行替换数据和其他参数，操作简单，标价即为实际价格，联系直接发邮箱代码内有详细的注释，替换数据即可直接使用，可以用来做交通流量，gepiao
「已注销」·2022-11-24 16:55

面试题：机器学习的学习方式主要有哪些？

已知数据和其一一对应的标签，训练一个预测模型，将输入数据映射到标签的过程。常见应用场景：监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。算法举例：常见的有监督机器学习算法包括支持向量机
耗子来啦·2022-11-24 13:59

数据来自一篇论文（论文题目：基于模糊认知图的物流需求预测模型研究）。

#author:Lenovo#datetime:2022/10/2719:31#software:PyCharm#project:project_dmeo01importpandasaspdimportnumpyasnpimportmathimportrandomclassGA(object):def__init__(self,poopulation_size,N,pc,pm,Max_step):
JEREMY_GYJ·2022-11-24 12:35

物流预测模型，使用决策树。

importpandasaspdimportnumpyasnp#决策树分类器fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#特征提取字典提取：fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklea
JEREMY_GYJ·2022-11-24 12:03

TensorFlow 房价预测

TensorFlow房价预测以下资料来源于极客时间学习资料•房价预测模型介绍前置知识：监督学习（SupervisedLearning）监督学习是机器学习的一种方法，指从训练数据（输入和预期输出）中学到一个模型
weixin_30836759·2022-11-24 11:08

tensorflow实现房价预测模型

房价预测模型介绍房价预测模型之数据预处理fit_reg表示是否要基于数据做拟合房价预测模型之训练与预测经过500轮之后得到估计模型
futurewq·2022-11-24 11:38

机器学习第三章之线性回归模型

不同行业工作年限与收入的线性回归模型3.2线性回归模型评估3.2.1模型评估的编程实现3.2.2模型评估的数学原理3.3多元线性回归3.3.1多元线性回归的数学原理和代码实现3.3.2案例实战：客户价值预测模型
王宇韬·2022-11-24 10:08

【美赛学习记录】模型

线性回归数据拟合插值最优化求极值插值ARIMA复杂网络实验模型验证K-FoldCross-validationk折交叉验证【基础模型】线性回归【评价模型】a熵值法TOPSIS优劣解距离法【评价优劣】层次分析法【预测模型
Emmchier·2022-11-24 10:57

常见的时间序列预测模型python实战汇总

最完整的时间序列分析和预测（含实例及代码）：https://mp.weixin.qq.com/s/D7v7tfSGnoAqJNvfqGpTQA1时间序列与时间序列分析在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量x(t)x(t)ARIMA模型对时间序列的要求是平稳型。因此，当你得到一个非平稳的时间序列时，首先要做的即是做时间序列的差分，直到得到一个平稳时间序列。如果你对时间序列做d次差分才能得到一个平稳
stay_foolish12·2022-11-24 10:49

时序数据预测-Arima模型篇

ARIMA模型详解基本概念ARIMA(p,d,q)预测模型ARIMA差分整合移动平均自回归模型，用于时间序列数据分析与预测，相比ARMA模型在AR和MA之间多了差分步骤，目的是把非平稳序列转化为平稳序列
AhLe丶·2022-11-24 10:19

【Python】Python中的经典时间序列预测模型总结

时间序列预测是机器学习中一个经常被忽视的重要领域。时间序列在观察之间添加了显式的顺序依赖性：时间维度。这个额外的维度既是一个约束，也是一个提供额外信息来源的结构。时间序列时间序列分析使用经典统计时，主要关注的是时间序列的分析。时间序列分析涉及开发能够最好地捕捉或描述观察到的时间序列的模型，以了解根本原因。该研究领域寻求时间序列数据集背后的“为什么”。时间序列预测在时间序列数据的经典统计处理中，对未
风度78·2022-11-24 10:16

【02】机器学习基础知识总结

已知数据和其一一对应的标签，训练一个预测模型，
weixin_47082769·2022-11-24 10:55

NSGA2机器学习算法多目标优化

今天简单介绍一下如何用NSGA2算法，联合机器学习预测模型，对某一实际问题的自变量的取值进行优化。
智能优化_数据分析_AI算法·2022-11-24 09:17

机器学习基础——损失函数与风险函数

损失函数损失函数(lossfunction)用来预测模型单次预测的好坏，即模型的预测值f(X)和真实值Y之间的差别，记作L(Y,f(x))。损失函数越小，表示模型预测越准确。
本初-ben·2022-11-24 07:15

机器学习——损失函数

损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。
qq_41393570·2022-11-24 07:45

如何基于Paddle快速训练一个98%准确率的抑郁文本预测模型？

Paddle是一个比较高级的深度学习开发框架，其内置了许多方便的计算单元可供使用，我们之前写过PaddleHub相关的文章：1.Python识别文本情感就这么简单2.比PS还好用！Python20行代码批量抠图3.Python20行代码检测人脸是否佩戴口罩在这些文章里面，我们基于PaddleHub训练好的模型直接进行预测，用起来特别方便。不过，我并没提到如何用自己的数据进行训练，因此本文将弥补前几
Python实用宝典·2022-11-24 05:42

机器学习：银行贷款违约预测模型

一种数据科学方法，用于预测和了解申请人的个人资料，以最大程度地降低未来贷款违约的风险。关于该项目该数据集包含有关信贷申请人的信息。在全球范围内，银行使用这种数据集和信息数据类型来创建模型，以帮助决定接受/拒绝谁的贷款。在进行所有探索性数据分析、清理和处理我们可能（将）发现的所有异常之后，一个好/坏申请人的模式将暴露在机器学习模型中学习。机器学习问题和目标我们正在处理一个有监督的二元分类问题。目标是
python风控模型·2022-11-24 04:55

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（4）-决策树学习算法

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（4）-决策树学习算法1.决策树学习算法2.Matlab仿真3.仿真结果4.小结1.决策树学习算法统计学，数据挖掘和机器学习中的决策树训练，使用决策树作为预测模型来预测样本的类标
mozun2020·2022-11-24 02:59
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