Modèle devis estimatif

Le fractionnement des données implique le partitionnement des données dans un jeu de classes d`apprentissage explicite utilisé pour préparer le modèle et un jeu de données de test invisible utilisé pour évaluer les performances des modèles sur les informations invisibles. Peut-signe insertion extraire des prédictions sur chacune des 5 partitions de pli test avec le meilleur modèle de montage w/optimal alpha & lambda valeurs obtenues par le biais de 10 CV? Pour le modèle de semi-log (100 times:(exp (c)-1) ) est le pourcentage de variation des ventes lorsque le produit est affiché. De même, pour une augmentation de $10 de prix, nous nous attendons à une augmentation de (100 times:(exp (b times 10)-1) ) dans les ventes, en gardant d`autres variables constantes. Les diamants de données contiennent des informations sur les prix de 3 000 diamants. Une description plus complète des données et des variables est disponible à partir de la page Data > Manage. Sélectionnez le prix variable comme variable de réponse et carat et clarté comme variables explicatives. Avant d`examiner les estimations de paramètres de la régression, accédez à l`onglet tracés pour examiner les données et les valeurs résiduelles. Voici les histogrammes pour les variables dans le modèle. Le prix et le carat semblent biaisé à droite. Notez que la direction de l`inclinaison est déterminée par l`endroit où se trouve la queue. Merci pour votre réponse, Jason. Lorsque je lance votre code de répétition k-Fold cross validation, et regardez le contenu de la variable «modèle», j`obtiens le résultat suivant avec la précision indiquée comme 0,9533333. En revanche, quand je regarde le résultat de la fonction confusionMatris (), la précision est 0,96 (voir ci-dessous).

Dans mes données réelles cette différence est plus grande 0,931 vs 0,998 pour le modèle et confusionMatrix, respectivement. Donc, ma question est de savoir quel résultat devrait être utilisé comme la capacité du modèle? Je collectionne mon ROC avec caret_model $ résultats et coefficients avec caret_model $ finalModel ou avec Summary (caret_model). Les instructions suivantes sont un exemple de l`utilisation de l`instruction estimer dans un modèle segmenté et produisent la sortie illustrée à la figure 18,20: le paramètre de réglage`fL`a été maintenu constant à une valeur de 0 la précision a été utilisée pour sélectionner le modèle optimal en utilisant la valeur la plus élevée. Les valeurs finales utilisées pour le modèle étaient fL = 0 et usekernel = FALSE. Sélectionnez les paramètres du modèle qui décrivent le système d`actionnement du contrôle de vol. Spécifiez les limites pour les valeurs de paramètre estimées en fonction de notre compréhension du système d`actionnement. Je ne suis pas sûr de suivre. Vous pouvez utiliser le signe insertion pour évaluer le modèle ou adapter un modèle de GLM autonome sur toutes les données, vous pouvez également préparer des données avec le signe insertion (par exemple, diviser) et adapter un modèle de GLM manuellement. La statistique F suggère que le modèle de régression dans son ensemble explique une quantité significative de variance dans price_ln. La statistique F est très grande et a une très petite valeur p.

(< 0,001) afin que nous puissions rejeter l`hypothèse nulle selon laquelle tous les coefficients de régression sont égaux à zéro. La quantité de variance dans price_ln expliquée par le modèle est égale à 96,6.

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