在本节中,我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上,Logistic回归模型的受试者工作特征曲线(ROC)是基于预测的概率。ROC曲线下面积(AUC)等于C-统计量,所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量,在此不再赘述。
关于临床预测模型的基础知识,小编之前已经写过非常详细的教程,包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价,然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
我确信Alpha存在的空间非常小,而且很难长期驻留不变,导致金融市场数据的性质几乎就是被设计成用随机性来欺骗我们。
在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
线图(AlignmentDiagram),又称诺莫图(Nomogram图),它是建立在多因素回归分析的基础上,将多个预测指标进行整合,然后采用带有刻度的线段,按照一定的比例绘制在同一平面上,从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。其优势在于可以直接利用图形推算出某变量的取值,如患者的指标得分或生存概率等。它在医学领域中的应用由来已久,常见的有百分位列线图和概率列线图等。百分位列线图是确定个体某指标的测量值在总体中的百分位数;概率列线图是确定某个体特定事件的发生概率,该特定事件可以是疾病的发生、复发以及预后(如死亡)等,往往由多因素二分类回归或COX比例风险模型求得。列线图是回归方程结果的可视化,常用于逻辑回归或COX回归的结果展示,依据回归的结果,按照特定的比例画出多个线段,通过做图能够便捷地推算出某个体的发病风险或生存概率。
一个房价预测的任务,老板说你看看这个模型咋样? 我们先绘制一个坐标轴: Y 轴为房价,X 轴为年份。将过去房价数据绘制为绿色,回归模型绘制为蓝色。 关键问题是,怎么知道这个模型的好坏呢?
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
来源:机器学习研习院本文约3200字,建议阅读10+分钟本文为你总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题评价指标。 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么? 线性回归有四个假设: 线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。 独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。 正态性:残差应该是正态分布的。 同方差性:回归线周围数据点的
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法(PLS)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。
本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要。
本文的目标是使用K-最近邻(K近邻),ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价,然后分析各种模型 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
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回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将介绍回归分析概念、7种重要的回归模型、10 个重要的回归问题和5个评价指标。
如果尚未安装所有下面提到的软件包,则可以通过命令安装它们 install.packages("NAMEOFPACKAGE")。
追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加,如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此,判断鲍鱼的年龄很困难,主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄,还取决于食物的供应情况。而且,鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群,其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环,然后是鲍鱼的年龄。
文中本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据) 。
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在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,可以通过分析一定的趋势来进行预测。
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最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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数据科学的一个重要方面,是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情?根据一个人的互联网个人信息,哪些网站可能会让他感兴趣?病人的病史如何用来判断他或她对治疗的反应?
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型,其中,当数据被分组或同时存在固定和随机效应时,结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型,其中,当数据被分组或同时存在固定和随机效应时,结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。 最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归SVR的研究报告,包括一些图形和统计输出。
我们将首先做一个简单的线性回归,然后转向支持向量回归,这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。
最近这段时间,机器学习吸引了媒体和从业者大量的关注。的确,机器学习是一种变革性的技术。但是,尽管众人对这个话题喋喋不休,尽管风投为机器学习提供了许多资金,尽管谷歌让这个领域变得令人瞩目——在核心的技术领袖圈之外,机器学习仍然很少能获得正确的理解。 这就导致了对于机器学习这一变革性技术的未来的低估,而从商者也会因此无缘于了解他们应该为机器学习时代做好怎样的准备。 让我们讨论一下这把剑的两面吧——也就是它的潜力与陷阱。先从定义开始。 机器学习是一种算法,可以从数据中进行学习并作出预测。通常来说,运用这种技术时,
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域,因此必须检查模型的拟合优度。
Nomogram,也被称为诺莫图或者列线图,在医学领域的期刊出现频率越来愈多,常用于评估肿瘤学和医学的预后情况,可将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。
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