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使用CatBoost进行不确定度估算:模型为何不确定以及如何估计不确定性水平

本教程涵盖以下主题: 什么是预测不确定性,为什么您要关心它? 不确定性的两个来源是什么? 如何使用CatBoost梯度提升库估算回归问题的不确定性 什么是不确定性?...预测不确定性估计可用于检测错误。理想情况下,该模型在可能会出错的情况下表明高度不确定性。这使我们能够发现错误并采取更安全的措施。至关重要的是,行动的选择取决于模型为何不确定。...不确定性的主要来源有两个:数据不确定性(也称为偶然不确定性)和知识不确定性(也称为认知不确定性)。如果我们的目标是发现错误,则不必将这两个不确定性分开。...与数据不确定性不同,可以通过从一个了解程度不高的区域收集更多的训练数据来减少知识不确定性。 本教程详细介绍了如何在CatBoost中量化数据和知识的不确定性。...CatBoost中的知识不确定性 我们知道如何估算数据中的噪声。但是,如何衡量由于特定地区缺乏培训数据而导致的知识不确定性?如果我们要检测异常值该怎么办?估计知识不确定性需要模型的整体。

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不确定性推理

19 实际爱因斯坦与波尔的辩论的结局就是:上帝他老人家也是个赌徒,我们所处的客观世界充满着不确定。因此,发展一套研究不确定性的理论迫在眉睫。好在我们已经有了。...不确定性 在不确定推理中,规则的前件(证据),后件(结论)以及规则本身在某种程度上都是不确定的。 证据不确定 :作为推理依据,由人们从自然界中获取或总结归纳出来的的信息有太多的不确定性因素。...规则不确定 :作为系统中的启发式知识,一般有专家给出,大多依靠经验。 推理的不确定性 :由不确定的证据和规则推导出的结论显然也带有某种不确定性。...不确定性推理的基本问题 由于证据和规则的不确定性会导致结论的不确定性,而要想得到结论的不确定性程度就必须将证据和规则的不确定性在推理过程中正确地传递给结论。...不确定性推理的方法 不确定性推理的方法有许多,在此主要介绍四种: 贝叶斯网络方法 主观贝叶斯方法 确定性方法 证据理论

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漫谈 · 软件中的不确定

真正的提出不确定原理的是由海森堡于1927年提出,这个理论是说,你不可能同时知道一个粒子的位置和它的速度,粒子位置的不确定性,必然大于或等于普朗克常数(Planck constant)除于4π(ΔxΔp...这是宏观层面的不确定来源。那么宏观层面的不确定性,则会将不确定传导到微观执行层面。 在一个公司中,微观执行层面,指的更多的是技术层面,比如软件开发人员。在技术层面的东西,其实确定性反而是非常高的。...从宏观的不确定性来看,宏观要不停的调整,来适应不确定性。那么就说明宏观的多变性。宏观层面,对技术的要求,就会发生方向性的转变。...那么说一句不好听的,宏观因为不确定性而抛弃现有微观技术,转而投向新的微观技术的时候,都不会和你说一声再见。 那么作为技术人,就势必要跟上技术的更替。才能不会因为宏观不确定性而抛弃。...宏观层面,有着宏观层面的不确定,以及其不得已之处。而微观有着天然的技术确定性,但会被宏观层面的不确定性传导影响。 龚浩华 月牙寂道长 qq 29185807 2018年12月13日

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如何求a类不确定度_不确定度a类分量与随机误差相对应

"A类不确定度"和"B类不确定度"的区别在于测定方法、输入量、系统效应的不同度,具体如下:1、测定方法不同:A类不确定度是通过观测列数据求得标准问偏差,....“B类不确定. 如果不确定度的第一位有效数字大于等于3,只保留一位有效数字例如: 应该写成原则2:均值位数允许但依据原则1只能保留一位,此时要修约不确定度,而且平均值的位....大学物理A类不确定度保留几位有效数字 三位吧~~~ A类不确定度就 是 以观测列的数学统计方法表示不确定度的方法,一般是用贝塞尔公式计算标准差(如果是正太分布的话) ,用标准差表示不确定度。...,称为不确定度A类评定;所得到的相应标准不确定度称为A类不确定度分量,用符号uA表示。....不确定度A类评定是指通过对观测列进行统计分析对标准不确定度进行估算的方法。不确定度B类评定是指通过对数据进行非统计方法处理,对标准不确定度进行估算的一.

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不确定度用计算机怎么算,算A类不确定度用计算器该怎样按

A类不确定度的计算方法。 n=6时,u(a)=S(x)。 数据平均值设为q。...用贝塞尔公式S(x)*S(x)=[(X1-q)*(X1-q)+(X2-q)*(X2-q)+(X6-q)(X6-q)]/(6-1)可求出a类不确定度。...扩展资料 不确定度的含义是指由于测量误差的存在,对被测量值的不能肯定的程度。反过来,也表明该结果的可信赖程度。它是测量结果质量的指标。...不确定度越小,所述结果与被测量的真值愈接近,质量越高,水平越高,其使用价值越高;不确定度越大,测量结果的质量越低,水平越低,其使用价值也越低。...在报告物理量测量的结果时,必须给出相应的不确定度,一方面便于使用它的人评定其可靠性,另一方面也增强了测量结果之间的可比性。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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领域驱动设计的不确定

这恰恰是领域驱动设计最棘手的一部分,当然,也是最让人神往的一部分——唯有不确定,方才值得去探索。 在探讨领域驱动战术设计的一些问题时,总会有人纠结:这个领域对象应该定义成实体,还是值对象?...领域驱动设计没有标准,有的只是持续不断的不确定性。...关键在于,许多设计问题因为其不确定性,根本没有标准答案,没有任何人能给你指出明确的设计方法和设计思路。...本课程的内容并未完全遵照Eric Evans的《领域驱动设计》,不同的部分固然是我的一孔之见,未必正确,也未必遵守Eric Evans的设计思想,但我仍然不揣冒昧地进行了分享,不是因为我的无知者无畏,而是我认为针对具有不确定性的领域驱动设计

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深度学习模型的不确定

我们还比较了改善模型不确定性的各种不同方法,以查看哪种策略在分布偏移下效果最佳。 ? 什么是分发数据? 深度学习模型为每个预测提供概率,代表模型的置信度或不确定性。...量化不确定性的质量 一个模型比另一个模型更好地表示其不确定性意味着什么?尽管这可能是一个细微的问题,通常由下游任务来定义,但仍有一些方法可以定量评估概率预测的总体质量。...我们观察到准确性的降低并没有反映在模型不确定性的增加上,这表明准确性和ECE都变差了。...我们观察到了类似的Brier得分和NLL恶化趋势,这表明模型并不会随着移位而变得越来越不确定,而是肯定会变得错误。...不确定性的质量随着数据集的移动而降低,但是有缓解该问题的研究方法很有希望。我们希望深度学习用户从我们的研究中获得以下信息: 训练模型时,必须考虑数据集移位下的不确定性。

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prophet Uncertainty Intervals不确定性区间

这些不确定性区间背后有几个重要的假设。 预测结果中存在三个不确定性来源:趋势的不确定性,季节性的不确定性以及额外的观测噪声。 趋势的不确定性 预测中最大的不确定性来源是未来趋势变化的可能性。...我们预测这些趋势变化并通过计算它们的分布来获得不确定性区间。...这种测量不确定度方法的一个特点是允许在速率上具有更高的灵活性,通过增加changepoint_prior_scale的值,将增加预测不确定性。...这是因为,如果我们对历史数据更多的速率变化进行建模,那么我们将对未来预测有更多的速率变化,并使不确定性区间成为过度拟合的有用指标。...这个假设可能不正确,所以不应该期望从这些不确定区间得到准确覆盖。 季节性的不确定性 默认情况下,Prophet只会返回趋势和观察噪声的不确定性。为了获得季节性的不确定性,必须进行完整的贝叶斯抽样。

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