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开发 | 随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？

它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。标准误差能够根据样本均值的误差量或者误差散布来估计总体均值。...和预期的一样，随着重复试验次数的增加，标准误差快速减小。标准误差下降到一定程度后，趋于稳定，通常把1~2个单位内的值，称为可接受误差。 标准误差的单位和样本数据的单位一致。...在上图中添加纵坐标为0.5和1的辅助线，帮助我们找到可接受的标准误差值。代码如下： 雷锋网友情提醒，图中出现的两条红色辅助线，分别代表标准误差等于0.5和1。...下面是几种重复次数选择的方法： 简单粗暴的直接用30、100或者1000次。 绘制样本均值和重复次数的关系曲线，并根据拐点进行选择。 绘制标准误差和重复次数的关系曲线，并根据误差阈值进行选择。...绘制样本置信区间和重复次数的关系曲线，并根据误差散布进行选择。

1.2K90

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括如下内容： 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据 缺失值的处理分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理。...，通过len(data)可以知道数据的记录为201条，因此缺失值数为1。...1.集中趋势度量 （1）均值 均值是所有数据的平均值。 作为一个统计量，均值的主要问题是对极端值很敏感。如果数据中存在极端值或者数据 是偏态分布的，那么均值就不能很好地度量数据的集中趋势。...skew() 样本值的偏度(三阶矩) Pandas kurt() 样本值的峰度(四阶矩) Pandas describe() 给出样本的基本描述(基本统计量如均值、标准差等) Pandas corr...依次对相邻两项求和 3.3.3、统计作图函数 通过统计作图函数绘制的图表可以直观地反映出数据及统计量的性质及其内在规律，如 盒图可以表示多个样本的均值，误差条形图能同时显示下限误差和上限误差，最小二乘拟合曲线图能分析两变量间的关系

2.2K20
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    机器学习算法究竟需要试验多少次，才能有效反映模型性能？

    假定数据表示的是类似均方根误差一样的最小值，从统计结果看，最大值为99.5，而最小值为29.4。...计算标准误差 标准误差用来计算样本均值偏离总体均值的多少。它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。标准误差能够根据样本均值的误差量或者误差散布来估计总体均值。...和预期的一样，随着重复试验次数的增加，标准误差快速减小。标准误差下降到一定程度后，趋于稳定，通常把1~2个单位内的值，称为可接受误差。 标准误差的单位和样本数据的单位一致。...在上图中添加纵坐标为0.5和1的辅助线，帮助我们找到可接受的标准误差值。代码如下： 友情提醒，图中出现的两条红色辅助线，分别代表标准误差等于0.5和1。...绘制样本均值和重复次数的关系曲线，并根据拐点进行选择。 绘制标准误差和重复次数的关系曲线，并根据误差阈值进行选择。 绘制样本置信区间和重复次数的关系曲线，并根据误差散布进行选择。

    1.7K60

    Python Matplotlib库：统计图补充

    （参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...range 条柱的下限和上限范围。下限和上限异常值将被忽略。 density 为True时，绘制并返回条柱密度。...meanline 是否用线的形式表示均值，默认用点来表示。 showmeans 是否显示均值，默认不显示。 showcaps 是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示。...meanprops 设置均值的属性，如点的大小、颜色等。 capprops 设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等。 whiskerprops 设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等。...mincnt 表示六边形能够显示的最小值。 marginals 用于沿x轴底部和y轴左侧绘制颜色映射为矩形的边际密度。 extent 表示六边形值的极限。

    1.9K20

    nature genetics图表复现-自定义绘制散点图

    ❝本节来复现「nature genetics」上的一张图，自定义绘制误差线图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；❞ 图形展示 ❝此图作为基础图形系列，但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化...，如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现，此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标；那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包...stat_boxplot(outlier.shape = NA,width=0,aes(color=taxon,fill=taxon), show.legend = F) + # 添加误差线...taxon),pch=22, fun.y="mean",geom="point",size=4, show.legend = F)+ # 添加均值...# 自定义绘制线条 geom_line(data = p_value1,aes(x = x, y = y,group=1))+ geom_line(data = p_value2,aes(

    45610

    Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

    p=6663 此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。...运行Dickey-Fuller测试时，会产生以下结果： 当p值高于0.05时，不能拒绝非平稳性的零假设。...3f'％（key，value）） 1％：-3.440 5％： - 2.866 10％： - 2.569 Dickey-Fuller检验的p值降至0.0576。...数据处理 首先，导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期，并生成预测。...以下是预测消费与实际消费量的关系图： 有趣的是，当在原始数据上生成预测（未转换为对数格式）时，会产生以下训练和测试误差： 在每天平均消耗4043千瓦的情况下，测试的均方误差占总日均消耗量的近20％，并且与对数数据产生的误差相比非常高

    14610

    Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

    p=6663 此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。...运行Dickey-Fuller测试时，会产生以下结果： 当p值高于0.05时，不能拒绝非平稳性的零假设。...3f'％（key，value）） 1％：-3.440 5％： - 2.866 10％： - 2.569 Dickey-Fuller检验的p值降至0.0576。...数据处理 首先，导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期，并生成预测。...以下是预测消费与实际消费量的关系图： 有趣的是，当在原始数据上生成预测（未转换为对数格式）时，会产生以下训练和测试误差： 在每天平均消耗4043千瓦的情况下，测试的均方误差占总日均消耗量的近20％，并且与对数数据产生的误差相比非常高

    1.1K20

    Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据|附代码数据

    p=6663 此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。...运行Dickey-Fuller测试时，会产生以下结果： 当p值高于0.05时，不能拒绝非平稳性的零假设。  ...3f'％（key，value）） 1％：-3.440 5％： -  2.866 10％： -  2.569 Dickey-Fuller检验的p值降至0.0576。...数据处理 首先，导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期，并生成预测。...以下是预测消费与实际消费量的关系图： 有趣的是，当在原始数据上生成预测（未转换为对数格式）时，会产生以下训练和测试误差： 在每天平均消耗4043千瓦的情况下，测试的均方误差占总日均消耗量的近20％，并且与对数数据产生的误差相比非常高

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    Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

    ARIMA是一类模型，可以根据自身的过去值（即自身的滞后和滞后的预测误差）“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。...最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。 因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分数。如果时间序列已经固定，则d = 0。 接下来，什么是“ p”和“ q”？...同样，纯  移动平均线（仅MA）模型  是Yt仅取决于滞后预测误差的模型。 误差项是各个滞后的自回归模型的误差。误差Et和E（t-1）是来自以下方程式的误差： 那分别是AR和MA模型。...AR1和MA1项的P值已提高并且非常显着（<< 0.05）。 让我们绘制残差 。 残差密度 残差似乎很好，均值接近零且方差均匀。让我们使用绘制实际值和拟合值 。...左上方：  残余误差似乎在零均值附近波动，并且具有均匀的方差。 右上方：  密度图建议均值为零的正态分布。 左下：  所有圆点应与红线完全一致。任何明显的偏差都意味着分布偏斜。

    8.9K30

    Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

    ARIMA是一类模型，可以根据自身的过去值（即自身的滞后和滞后的预测误差）“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。...最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。 因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分数。如果时间序列已经平稳，则d = 0。 接下来，什么是“ p”和“ q”？...同样，纯 移动平均线（仅MA）模型 是Yt仅取决于滞后预测误差的模型。 ? 误差项是各个滞后的自回归模型的误差。误差Et和E（t-1）是来自以下方程式的误差： ? 那分别是AR和MA模型。...9.如何建立ARIMA模型 现在，已经确定了p，d和q的值，已经具备了拟合ARIMA模型的所有条件。...AR1和MA1项的P值已提高并且非常显着（<< 0.05）。 让我们绘制残差 。 ? 残差密度 残差似乎很好，均值接近零且方差均匀。让我们使用绘制实际值和拟合值 。 ?

    1.9K21

    【投稿】实战 | 6个步骤巧用知觉图 快速高效解析品牌定位

    此例中，消费者认为，苹果品牌代表了创新设计及用户导向的特性。而三星笔记本则代表了经济实用和标准配置。 ? *非真实数据，仅用于展示 如何用大数据的方法绘制知觉图？...在我最新的研究项目中，仅6个月内关于几大剃须刀品牌的商品评论数据就采集33万条之多，而采集时间却仅用了一天。...任何一项研究都可能存在误差，而传统问卷抽样所导致的误差问题可能更明显。...4.数据处理：计算每一条评价在不同的指标下的分数，汇总后取平均值，得到不同品牌在各项指标下的平均得分。此处以剃须刀为例（非真实数据）： ?...在绘制知觉图的时候，有一项工作是非常重要的。即坐标轴的命名。此处可根据轴两侧45%角内指标的特性，为X，Y轴命名。例如：X轴负半轴，可根据便携，价格和促销/赠品来命名，比如“经济实用”。

    7.5K111

    Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

    ARIMA是一类模型，可以根据自身的过去值（即自身的滞后和滞后的预测误差）“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。...最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。 因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分阶数。如果时间序列已经平稳，则d = 0。 接下来，什么是“ p”和“ q”？...同样，纯  移动平均线（仅MA）模型  是Yt仅取决于滞后预测误差的模型。 误差项是各个滞后的自回归模型的误差。误差Et和E（t-1）是来自以下方程式的误差： 那分别是AR和MA模型。...如何建立ARIMA模型 现在，已经确定了p，d和q的值，已经具备了拟合ARIMA模型的所有条件。...AR1和MA1项的P值已提高并且非常显着（<< 0.05）。 让我们绘制残差 。 残差密度 残差似乎很好，均值接近零且方差均匀。让我们使用绘制实际值和拟合值 。

    90011

    直观、形象、动态，一文了解无处不在的标准差

    本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。 统计学中最核心的概念之一是：标准差及其与其他统计量（如方差和均值）之间的关系。...绘制完成后，计算差异的第一步是找出这些数字的中心，即平均值。 ? 视觉上，我们可以绘制一条线来表示平均分数。 ? 接下来我们要计算每个点和平均值之间的距离，并对得到的数值求平方。...本文对标准差概念的基础直观解释可以帮助大家更容易地理解，为什么在处理 z 分数（z-score）、正态分布、标准误差和方差分析时要使用标准差的单位。...此外，如果你用标准差公式中的拟合线 Y 替代平均值，则你在处理的是基础回归项，如均方误差（不开根号的话）、均方根误差（开根号，但是和拟合线相关）。...这或许是你想要的。但是，大部分数学理论利用差异平方（其原因不在本文讨论范围内，如可微分）。 不过，我会用一个容易理解的反例来回答这个问题。假设有两个均值相同的分数集合：x_1 和 x_2： ?

    93810

    误差柱形图到底怎么绘制？

    首先，我们来了解一下什么是误差柱形图？误差线到底怎么绘制？ 误差柱形图是一种常用的统计图表，用于表示数据点的平均值及其误差范围。误差柱形图通常由柱形图和误差线组成。...误差线是指在柱形图的每个数据点上方或下方绘制的一条线，用于表示该数据点的误差范围。误差线通常分为两种类型：标准误差和置信区间。...标准误差表示该数据点的平均值与样本总体平均值之间的误差范围； 置信区间则表示该数据点的平均值与样本总体平均值之间的置信水平范围。...误差线的绘制方法有多种，常用的包括以下两种： 标准误差：在柱形图顶端绘制一个横线，长度为标准误差的值，表示数据点的误差范围。标准误差的值可以根据样本标准差和样本大小估计得出。...置信区间：在柱形图顶端绘制一条垂直线，表示数据点的置信区间。置信区间的范围可以根据样本平均值、样本标准差和置信水平估计得出。

    2.3K10

    时序分析与预测完全指南

    自相关示例 上面是一个自相关的例子。仔细观察，你会发现第一个值和第 24 个值具有很高的自相关性。同样，第 12 个值和第 36 个观测值也高度相关。...每天晚上，你都会看到一个高峰，最低点出现在每天的开始和结束。 记住，如果季节性是满足正弦函数的，它也可以从自相关图中推导出来。简单地看一下周期，它给出了季节的长度。...下面是一个较小窗口上移动平均值的示例。 ? 12 小时窗口上的移动平均值示例 指数平滑 指数平滑使用与移动平均相似的逻辑，但这次，对每个观测值分配了不同的递减权重。...当然你也可以尝试其他值，看看结果如何。 ? 指数平滑 如您所见，alpha 值 0.05 平滑了曲线，同时剔除了大部分向上和向下的趋势。 现在，让我们使用双指数平滑。...这里，yhat 代表预测值，yhat_lower 和 yhat_upper 分别代表预测值的下限和上限。 Prophet 让你可以轻松绘制预测图，我们得到： ?

    2.2K21

    R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据

    p=22350  最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。...在这篇博文中，我非常简要地介绍了如何用核平滑法估计时变VAR模型。这种方法是基于参数可以随时间平滑变化的假设，这意味着参数不能从一个值 "跳 "到另一个值。...左图中的蓝色柱子和右边相应的蓝色函数表示另一种可能的加权。使用这种加权，我们结合了更少的时间上接近的观测值。这使我们能够在参数中检测到更多的 "时间可变性"，因为我们对更少的时间点进行了平滑处理。...---- R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例 01 02 03 04 加载和检查数据 为了说明估计时变VAR模型，我使用了12个情绪相关变量的ESM时间序列，这些变量每天最多测量...我们可以通过绘制这些单个参数与时间的函数来放大它们。

    71810

    缺失值处理，你真的会了吗？

    正确的理解和判断缺失值的类型，对工作中对缺失值分析和处理带来很大对便利，但因没有一套成熟但缺失值类型判断方法，大多考经验处理，这里不作过多阐述。...optional, default: 0条形基的y坐标, 用于绘制堆叠条形图。...*"edge": 用 x 位置对齐条的左边。要对齐右边缘上的条，请通过一个负的 width 和 "align='edge' "。...； 值是相对于数据 +/- 误差棒大小； *标量: 对称的+/- 误差棒值为所有条； *shape(N，): 每个bar对称+/- 误差棒值； *shape(2,n): 为每个bar分别设置-和+ 误差棒值...数据中缺失值会因数据本身的情况会有不同的处理方法，需要具体问题具体分析。以上介绍了比较常用的缺失值分析和缺失值处理思路和方法，您可以根据数据的具体情况以及自身偏好选择合适等处理方式。

    1.6K30

    大神教你用Python预测未来：一文看懂时间序列（值得收藏）

    ： 01 平稳序列 平稳时间序列是指统计特性，如均值、方差和自相关系数，随时间相对恒定的序列。...在这种情况下，如果使用均值进行未来值的预测，误差将非常大，因为预测价格会总是低于实际价格。 2. 常数方差 当序列的方差为常数时，我们知道均值和标准差之间存在一种关系。...此模型使用数据首端直到分析的前一个时期的平均值，并且按天扩展到数据结束，最后，趋势是一条直线，我们现在将此模型与第一个模型的误差进行比较： 在测试数据中，我将继续使用训练数据一开始的均值，并展开添加到测试数据上...： 简单均值模型无法捕获序列的相关信息，如真实值和预测值图中所示，也可以在相关性和残差和预测图中看到。...预测具有 2 个时滞的自相关性，并且相对于预测值有很大的方差误差。 指数滑动平均: 上述简单滑动平均模型具有同等地处理最后 X 个观测值并完全忽略所有先前观测值的特性。

    3.4K21

    R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

    接下来，我们将通过两种常用的方式来显示收益率的变化方差。这些是绘制价格收益的绝对值。 或价格收益的平方 这两种情况都是有意义的，因为方差总是一个正数，并且受到偏离平均值的影响。...第一行是为均值建模的方程。这里没有ARMA效应，但如果你发现它们很重要，可以很容易地把它们放进去。只有一个截距和一个误差项。...请注意 σtσ2ϵ2 最后一行是由于 估计GARCH模型 下面的代码使用rugarch R包来估计GARCH(p = 1, q = 1)模型。请注意，p和q表示σ2tϵ2t的滞后数。...第一条命令要求它用model = "sGARCH "指定一个普通的GARCH。...mu、ar1和ma1系数来自均值模型（ARMA（1，1）），omega、alpha1和beta1是来自 garchspec(variance.m = list(model = "sGARCH", mean.m

    95510

    时间序列GARCH模型分析股市波动率

    接下来，我们将通过两种常用的方式来显示收益率的变化方差。这些是绘制价格收益的绝对值。 或价格收益的平方 这两种情况都是有意义的，因为方差总是一个正数，并且受到偏离平均值的影响。...第一行是为均值建模的方程。这里没有ARMA效应，但如果你发现它们很重要，可以很容易地把它们放进去。只有一个截距和一个误差项。...请注意 σtσ2ϵ2 最后一行是由于 估计GARCH模型 下面的代码使用rugarch R包来估计GARCH(p = 1, q = 1)模型。请注意，p和q表示σ2tϵ2t的滞后数。...第一条命令要求它用model = "sGARCH "指定一个普通的GARCH。...mu、ar1和ma1系数来自均值模型（ARMA（1，1）），omega、alpha1和beta1是来自 garchspec(variance.m = list(model = "sGARCH", mean.m

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