在上一篇文章中，我们简略介绍了与时间序列相关的应用，这次我们聚焦于时间序列的预测，讲讲与之相关的那些事。1. 效果评估设 y 是时间序列的真实值， yhat 是模型的预测值。在分类模型中由于y是离散的，有很多维度可以去刻画预测的效果。但现在的y是连续的，工具一下子就少了很多。时间序列里比较常用的是 MAPE（mean absolute percentage error） 和 RMSE （root
嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。 也就是将那些极小性指标，中间型指标，区间型指标对应的数据全部化成极大型指标，方便统一计算和处理。将正向化后的矩阵标准化。 也就是通过标准化，消除量纲的影响。计算得分并排序 公式就是。对于上述和的计算，我们往往
## R语言预测模型变量权重的实现流程
为了帮助你理解如何在R语言中实现预测模型的变量权重计算，我将按照以下步骤来指导你完成：
1. 数据准备：首先，你需要准备你的数据集。确保你的数据集包含你要预测的目标变量以及一些相关的特征变量。
2. 数据预处理：在构建预测模型之前，你需要对数据进行预处理。这包括处理缺失值、处理异常值、进行特征选择、进行特征缩放等。
3. 拟合预测模型：在这一步中，你
预测结果的衡量指标 准确率精确率和召回率精确率召回率对比：P-R 曲线F1-scoreROC 曲线AUCROC和P-R曲线的不同两者的选择 准确率准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例；局限性： 会受到类别不平衡的影响，从而导致模型性能看起来好，但是实际效果会很差；举例：100样本中，有99个正例，1个负例，如果模型判定为全部的都为正例，则准确率为 99%，从而忽视了负例；随着样本量的增加，
1.背景介绍随着数据量的增加，特征工程在机器学习和数据挖掘中的重要性逐年崛起。特征工程是指在模型训练之前或训练过程中，通过对原始数据进行转换加工以增加新的特征，以提高模型的准确性和稳定性。这篇文章将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答1.1 背景介绍随着数据量的增加，特征工程在
前言：Mask R-CNN是一个非常灵活的框架，它来源于faster-RCNN和全卷积网络FCN，但是又提出了很多的改进措施，Mask-RCNN非常灵活，我们可以可以增加不同的分支完成不同的任务，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务，与其说Mask-RCNN是一个实例分割算法，倒不如说Mask-RCNN是一个灵活的框架。一、Mask-RCNN概览1.1 诞生背景1
分类模型是数据挖掘中应用非常广泛的算法之一，常用的分类算法有Logistic模型、决策树、随机森林、神经网络、Boosting等。针对同一个数据集，可以有这么多的算法进行分析，那如何评估什么样的模型比较合理呢？本文就讲讲常用的模型验证武器，主要包括混淆矩阵、ROC曲线、提升度、增益法和KS统计量。一、混淆矩阵混淆矩阵就是如下图所示的那样，也是最简单的一种模型验证方法：通过混淆矩阵可以算出模型预测精
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2023-08-02 13:04:37
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先写在前面的话这篇笔记写下来，感觉似乎在我所学范围内对着两种模型简单模式的使用好像并不广泛，也不见什么复杂的例子。复杂的模式也没有去讲……看看之后还有没有相关的内容吧，之后再补。评价模型加权平均适用于每一项权重和评分都容易获得 对应的权重乘以对应的数值再求和。层次分析适用于没有给出权重和分析，需要自己定义的情况构造判断矩阵准则颜值C1 稀有度C2 知识C3 趣味性C4两两比价：Ci相对于Cj的重要
[代码]https://github/ServiceNow/tactis [发表]ICML 2022 [领域]时间序列预测TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series这是一篇研究论文，提出了一种估计高维多变量时间序列联合预测分布的通用方法。所提出的方法使用了一个基于注意力的解码器，可以学习模仿非参数协同学的特性，这在经济和金
样本权重是对损失函数来说的对于类别少的样本 通过调节其对 损失函数的影响程度来达到提高预测精度 类型权重参数： class_weight class_weight有什么作用？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题： 第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分类为合法用户
参考l2正则L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题。权重衰减（weight decay）weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作
目录：topsis简介topsis法基本原理数据正向化 2.1. 极小型指标转化为极大型指标 2.2. 中间型指标转化为极大型指标 2.3. 区间型指标转化为极大型指标标准化评分构建总结0. topsis简介 Topsis法，全称为Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution中文常翻译为优劣解距离法，该方法能够根
灰色预测模型可针对数量非常少（比如仅4个），数据完整性和可靠性较低的数据序列进行有效预测，其利用微分方程来充分挖掘数据的本质，建模所需信息少，精度较高，运算简便，易于检验，也不用考虑分布规律或变化趋势等。但灰色预测模型一般只适用于短期预测，只适合指数增长的预测，比如人口数量，航班数量，用水量预测，工业产值预测等。灰色预测模型有很多，GM(1,1)模型使用最为广泛。 灰色关联预测分析GM（
这篇文章对mmdetection（包括mmlab的其他例如mmclassification等）训练得到的模型权重，或者说checkpoints文件进行分析，一般模型保存在work-dir文件夹下，具体路径要参考训练用到的config，即配置文件。保存的模型一般是.pt的文件。读取.pth文件具体数值修改.pth文件具体数值（比如修改卷积核通道数）读取.pth文件具体数值.pt模型文件读取方法这种模
TOPSIS模型评价方法大体上可分为两类，其主要区别在确定权重的方法上。一类是主观赋权法，多数采取综合咨询评分确定权重，如综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。另一类是客观赋权，根据各指标间相关关系或各指标值变异程度来确定权数，如主成分分析法、因子分析法、理想解法 (也称TOPSIS 法)等。目前国内外综合评价方法有数十种之多，其中主要使用的评价方法有主成分分析法、因子分析、TOP
预测模型-灰色预测模型
原创
2023-08-18 08:37:39
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21/7/6 读书笔记目录21/7/6 读书笔记数据挖掘导论 组合方法装袋提升随机森林数据挖掘导论 不平衡类问题数据挖掘导论 多类问题数据挖掘导论 组合方法组合方法是一种聚集多个单分类器来提高预测准确率的方法。其基本思想在于利用训练数据构造一组基分类器，然后根据基分类器的结果进行投票表决。从预测概率上讲，在基分类器相互独立时，组合方法最大程度降低了预测失误的发生可能。因此我们主要讨论的就是如何
系列文章参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102697821 https://mp.weixin.qq.com/s/zWEO-VvNsciF9KKmJ6VCyQ 当我们设计好一个模型，投喂大量数据，并且经过艰苦训练，终于得到了一个表现不错的模型，得到这个模型以后，就要保存下来，为后面的部署或者测试实验做准备。那么该如何正确高效的保存好训练的模型并再次重新载入呢？
目录问题问题实例 问题分析建立层次分析法模型分析权重的方法编辑填表指标的权重编辑 一致性检验一致性检验的引入 一致性检验的步骤 计算判断矩阵归一化处理算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重（常用）汇总结果，得出结论 得出权重矩阵 计算得分得出结论代码部分Matlab入门知识本文例题代码计算部分撰写论文部分他人的例子（选自2016创
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