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Les estimations des paramètres des moindres carrés dans l`équation de prédiction reflètent la modification de la réponse pour une modification d`une seule unité de la valeur du facteur. Pour obtenir des estimations d`effet «complètes» (calculées à l`aide de l`algorithme de Yates) pour le changement des niveaux de facteurs de-1 à + 1, les estimations d`effet (à l`exception de l`interception) seraient multipliées par deux. Pourquoi pourrions-nous vouloir utiliser l`IMC pour prédire le pourcentage de graisse corporelle? Il est plus coûteux d`obtenir votre pourcentage de graisse corporelle grâce à une mesure directe comme DXA. Si vous pouvez utiliser votre IMC pour prédire votre pourcentage de graisse corporelle, qui fournit des informations précieuses plus facilement et à moindre coût. Voyons si l`IMC peut produire de bonnes prédictions! La sortie indique que la valeur moyenne associée à un IMC de 18 est estimée à ~ 23% de graisse corporelle. Encore une fois, cette moyenne s`applique à la population des filles du Collège. Évaluons la précision à l`aide de l`intervalle de confiance (CI) et de l`intervalle de prédiction (PI). Le modèle d`additif généralisé est une méthode de lissage pour plusieurs prédicteurs qui permet des prédictions non paramétriques. Au cours de la formation, nous évaluons les prédictions de réseaux sur l`ensemble de test, les données qui ne sont pas apprises, mais mis de côté, pour chaque 5ème lot et de le visualiser. En outre, les images sont exportées sur le disque et ultérieurement combinées dans une animation vidéo du processus de formation (voir ci-dessous). Le modèle apprend rapidement la forme et l`emplacement des séries chronologiques dans les données de test et est capable de produire une prédiction exacte après quelques époques. Belle! Les modèles de série temporelle sont utilisés pour prédire ou prévoir le comportement futur des variables.

Ces modèles expliquent le fait que les points de données pris au fil du temps peuvent avoir une structure interne (comme l`autocorrélation, la tendance ou la variation saisonnière) qui devrait être comptabilisée. Par conséquent, les techniques de régression standard ne peuvent pas être appliquées aux données chronologiques et la méthodologie a été développée pour décomposer la tendance, la composante saisonnière et cyclique de la série. La modélisation du chemin d`accès dynamique d`une variable peut améliorer les prévisions puisque le composant prévisible de la série peut être projeté dans le futur. Pour voir les résultats complets, nous voyons la matrice de confusion, comme il est et voir combien de prédictions de chaque classe ont effectivement raison. Nous omettons simplement le "$overall [`exactitude`]" dans la dernière ligne. L`utilisation de la régression pour faire des prédictions n`implique pas nécessairement de prédire l`avenir. Au lieu de cela, vous prédisez la moyenne de la variable dépendante en fonction des valeurs spécifiques de la ou des variables dépendantes. Pour notre exemple, nous utiliserons une variable indépendante pour prédire la variable dépendante. J`ai mesuré ces deux variables au même moment. Les modèles descriptifs quantifient les relations dans les données d`une manière qui est souvent utilisée pour classer les clients ou les prospects en groupes. Contrairement aux modèles prédictifs qui se concentrent sur la prédiction d`un comportement client unique (comme le risque de crédit), les modèles descriptifs identifient de nombreuses relations différentes entre les clients ou les produits. Les modèles descriptifs ne sont pas classés par ordre de clients par leur probabilité de prendre une action particulière comme le font les modèles prédictifs.

Au lieu de cela, des modèles descriptifs peuvent être utilisés, par exemple, pour catégoriser les clients par leurs préférences de produit et leur stade de vie. Des outils de modélisation descriptive peuvent être utilisés pour développer d`autres modèles qui peuvent simuler un grand nombre d`agents individualisés et faire des prédictions. L`intervalle de confiance est la fourchette où la valeur moyenne pour les filles avec un IMC de 18 est susceptible de tomber. Nous pouvons être 95% confiants que ce moyen est entre 22,1% et 23,9%. Cependant, cet intervalle de confiance ne nous aide pas à évaluer la précision des prédictions individuelles. b. dans une situation de prédiction du risque de prêt d`une société de financement de prêt, la société serait intéressée par des mesures telles que combien de temps il faut aux clients avec certains attributs pour rembourser leurs prêts et aussi, quel est le risque possible d`un défaut. En général, la société est un risque plus élevé de défaut de clients qui ont une mauvaise notation de crédit ou qui ont certaines mauvaises habitudes de dépense.

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