根据以前的日期:价值数据进行预测
我有一些来自类似时间段的数据集.这是当天人们的演讲,大约一年.这些数据尚未定期收集,这是相当随机的:每年15-30个条目,从5年来. . 每年从数据中绘制的图形看起来大致是这样的: 用matplotlib制成的图. 我有datetime.datetime, int格式的数据. 是否有可能以任何明智的方式预测未来的情况?我最初的想法是计算所有以前所有事件的平均值,并预测这将是这样.但是,这并没有考虑到当年的任何数据(如果始终高于平均水平,猜测可能会稍高). 数据集和我对统计信息的了解是有限的,因此每个洞察力都是有帮助的. 我的目标是首先创建一个原型解决方案,以尝试我的数据是否足以实现我要做的事情以及(潜在的)验证后,我将尝试一种更精致的方法. 编辑:不幸的是,我从来没有机会尝试收到的答案!我仍然很好奇,如果这种数据足够了,如果我有机会,我会记住这一点.谢谢您的所有答案. 解决方案 在您的情况下,数据正在快速变化,您可以立即观察到新数据.可以使用 ho
4 2024-01-23
编程技术问答社区
JavaScript中的简单回归预测算法
我试图根据过去的记录对组织的未来利润进行简单的预测.我正在关注 我的实际数据将是日期和利润,它们会上下上下,而不是以连续的增量方式进行.我意识到,以上方法适用于示例数据,这些数据随着预测非常准确而不断增加.但是,当我将数据更改为屏幕截图中的数据时,该数据疯狂地上下时,预测不再那么准确了. 只是想知道是否有任何方法可以提高回归的准确性,因为我的数据会上下. 谢谢! 解决方案 进行回归时,您将A 模型与数据拟合.换句话说,您是在说:"这是一个大致描述数据的行为的方程式".在线性回归情况下,模型/方程为: y = a * x + b 其中x是输入,而y是输出.通过进行线性回归,您可以说:"我的数据遵循直线,这是我的数据,最适合数据的参数A和B是什么?". 显然,如果您的数据确实 遵循一条直线,这将效果不佳.例如,查看显然,您可以看到数据具有某种复杂的波浪形形状 - 它上下移动,然后再次向上.线性模型不够复杂,无法表达这种形状(只能执行直线).所以它不太
4 2024-01-23
编程技术问答社区
圆-圆碰撞的预测
我知道如何检查两个圆圈是否相交.但是,有时圆圈移动得太快,最终避免在下一个框架上发生碰撞. 我当前对问题的解决方案是检查圆圈碰撞在上一个位置与当前位置之间的任意次数. 是否有一种数学方法可以找到两个圆圈碰撞所花费的时间?如果我能够获得该时间值,那时我可以将圆圈移至位置,然后在此时碰撞. 编辑:常数速度 解决方案 我假设圆的运动是线性的.假设圆A中心的位置由向量方程Ca = Oa + t*Da给出 Ca = (Cax, Cay)是当前位置 Oa = (Oax, Oay)是起始位置 t是经过的时间 Da = (Dax, Day)是每单位时间的位移(速度). 同样适用于B的中心:Cb = Ob + t*Db. 然后,您想找到t,使得||Ca - Cb|| = (ra + rb)其中ra和rb分别是圆形A和B的半径. 双方平方: ||Ca-Cb||^2 = (ra+rb)^2 并扩展: (Oax + t*Dax - Obx - t*D
2 2024-01-22
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根据过去发生的事件,预测下一个事件的发生情况
我正在寻找一种基于已知模式来预测未来事件的算法或示例材料.也许有一个名字,我只是不知道/记住它.这个将军可能不存在的东西,但我不是数学或算法的大师,所以我在这里要求方向. 一个例子,据我了解,这将是这样的: 静态事件发生在2月1日,3月1日,4月4日.一个简单的解决方案是平均每次发生的天数/小时/分钟/某物,将该数字添加到最后一个已知的事件中,并进行预测. 我要什么,或者我应该学习什么? 没有特定的目标,也没有考虑任何特定变量.这只是一个个人的想法,也是我学习新知识的机会. 解决方案 我认为一些可能值得研究的主题包括其他解决方案 这可能是过分的,但是这非常适合文字:处理莎士比亚的大量样本,您可以生成充满莎士比亚般的胡说八道的段落!不幸的是,需要更多的数据来弄清楚人口稀少的事件. (检测一个月或更长时间的模式将需要您跟踪AT 的链条.) ) 在伪派中,这是马尔可夫链构建器/预测脚本的粗略草图: n = how_big_a_chain_you_
0 2024-01-22
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在R中的XG-Boost中使用predict()时的错误
我一直在运行不同的算法,以根据其他几个参数来预测Facebook帖子的性能.我尝试的最后一种方法是XG-Boost. 即使重新检查了我的代码和包装文档,我仍会不断遇到错误.我的火车和测试数据都已清理,所有因素都被转换为1s和0s的列. //处理测试和训练数据 temp.treat
0 2023-12-20
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为什么单个树的xgboost回归预测会有差异?
首先,我运行一个非常简单的XGB回归模型,该模型仅包含2棵树,每个树有1片叶子.可用的数据import numpy as np from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier,XGBRegressor from xgboost import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('figure', figsize=[10,7]) # load data dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",") # split data into X and y X = dataset[:,0:8] y = dataset[:,8] # fit model no training data model = XGBRegressor(max_depth=0, learning_rate=0.1,
10 2023-12-20
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XGBoost-4j by DMLC on Spark-1.6.1
我试图在Spark-1.6.1上使用DMLC的XGBoost实现.我能够使用XGBoost训练数据,但在预测方面面临困难.实际上,我想以Apache Spark mllib库进行的方式进行预测,这有助于计算训练错误,精度,召回,特殊性等. 我正在发布下面的代码,也是我遇到的错误. 我使用此XGBOOST4J-SPARK-0.5-jar-with-With-with-with-with-jar in Spark-Shell开始. import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors im
4 2023-12-20
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潜在迪里切特分配(LDA)的实施
有人知道Win32平台是否存在某种LDA算法(无论是库还是应用程序)的实现?也许用C/C ++或其他可以编译的语言? 解决方案 好吧,老实说,我只是在Google上搜索了LDA,因为我很好奇它是什么,第二次命中是 lda的C实现.尽管出现了一些警告,但它与海湾合作委员会的编译良好.我不知道它是否纯粹是ANSI C,但是考虑到可用的Windows的GCC,这应该不是问题.如果您在编译方面遇到困难,请对此提出一个具体问题. 其他解决方案 Gensim 具有非常好的Python实现. 其他解决方案 几个示例: gibbs lda ++库在SourceForge上 plda 用于并行实现 正如塔玛斯(Tamás
4 2023-12-06
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在WEKA中使用自己的Java代码获得风险预测结果
我已经检查了" 做出预测" 它包含有关命令行和GUI预测的明确说明. 我想知道如何使用我自己的Java代码中使用Agrawal数据集(weka.datagenerators.classifiers.classification.Agrawal)从GUI获得的预测值: inst#, actual, predicted, error, prediction 1, 1:0, 2:1, +, 0.941 2, 1:0, 1:0, , 1 3, 1:0, 1:0, , 1 4, 1:0, 1:0, , 1 5, 1:0, 1:0, , 1 6, 1:0, 1:0, , 1 7,
12 2023-12-03
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WEKA生成的模型似乎不能在给定属性指数的情况下预测类别和分布。
概述 我正在使用WEKA API 3.7.10(开发人员版本)使用我的预制作.model文件. 我制作了25种型号:五种算法的五个结果变量. 交替决策树 随机森林 LogitBoost 随机子空间 我在J48,随机子空间和随机森林方面有问题. 必要的文件 创建后我的数据的表示以下是: @relation WekaData @attribute ageDiagNum numeric @attribute raceGroup {Black,Other,Unknown,White} @attribute stage3 {0,I,IIA,IIB,IIIA,IIIB,IIIC,IIINOS,IV,'UNK Stage'} @attribute m3 {M0,M1,MX} @attribute reasonNoCancerSurg {'Not performed, patient died prior to recommended surgery',
8 2023-12-03
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有谁知道如何在预测的基础上生成AUC/Roc区域?
我知道auc/roc区域( http://weka.wikispaces.com/WEKA中的区域++曲线+曲线)基于E Mann Whitney统计数据(,但我的疑问是,如果我通过将算法(即J48)应用于数据集,那么在数据集上使用算法(即J48),那么这10个实例上有10个预测标签.那么,我应该确切使用什么来计算AUC_Y,AUC_N和AUC_AVG?使用预测的排名标签y和n或实际标签(y'和n')?还是我需要计算TP速率和FP率? 谁能给我一个小例子,并指出我应该使用哪些数据来根据Mann Whitney统计方法来计算AUC?感谢高级. 样本数据: inst# actual predicted error PrY PrN 1 1:y 1:y *0.973 0.027 2 1:y 1:y *0.999 0.001 3 2:n
6 2023-12-03
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使用自己的Java代码和模型在WEKA中获得预测百分比
概述 我知道,可以通过GUI和命令行选项在训练有素的WEKA模型中获得每个预测的百分比,这在文档文档文档中方便地解释和演示" 进行预测" . 预测 我知道有三种记录的方法可以得到这些预测: 命令行 Java代码/使用WEKA API,我可以在答案中做到" 使用自己的Java代码在WEKA中获得风险预测" 第四个需要生成的WEKA .MODEL文件 我有一个受过训练的.MODEL文件,现在我想将其与以下预测百分比一起对新实例进行分类与下面的预测百分比(GUI的Explorer的输出,in >格式): inst#,actual,predicted,error,distribution, 1,1:0,2:1,+,0.399409,*0.7811 2,1:0,2:1,+,0.3932409,*0.8191 3,1:0,2:1,+,0.399409,*0.600591 4,1:0,2:1,+,0.139409,*0.64 5,1:0,2:1,+,0.3994
4 2023-12-03
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测试weka中没有类别标签的单一实例
这个问题已经被问到,但我不明白答案,所以我再次发布问题,请回复. 我有一个WEKA模型,例如:J48我已经为数据集培训了该模型,现在我必须使用单个实例测试该模型,该模型应返回类标签.如何做? 我尝试了这些方法: 1)当我给我的测试实例A,B,C,类上课时.它显示出评估分类器的问题.训练和测试不兼容 2)当我列出所有类标签时,我会放?对于这样的测试实例的类标签: @attribute class {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27} @data 1,2,............,? 它没有显示任何类似的结果 === Evaluation on test set === === Summary === Total Number of Instances 0 Ignored Class Unknown
20 2023-12-03
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使用LIBSVM预测用户的真实性
我正计划使用LIBSVM预测Web应用程序中的用户真实性. (1)收集有关特定用户行为的数据(例如登录时间,IP地址,国家/地区等) (2)使用收集的数据训练SVM (3)使用实时数据比较和生成真实性级别的输出 有人能告诉我如何使用libsvm做这样的事情? WEKA可以对这些类型的问题有所帮助吗? 解决方案 您提到的三个步骤是解决方案的轮廓.更详细地: 确保您获得了大量标记的标记数据,即用真实/非真实性注释的行为日志. (如果没有标记的数据,您就可以进入半私人学习的非常高级的领域,或者必须考虑其他解决方案.) 根据您认为预测真实性的数据,设计了许多功能.尝试该方法并将其完善,直到按照某些统计标准进行得足够好.使用 libSVM可以输出概率估计及其答案;请参阅其手册.
4 2023-12-03
编程技术问答社区
在Weka中对单一实例进行分类
我使用WEKA GUI培训并创建了J48型号.我将模型文件保存到我的计算机上,现在我想使用它在我的Java代码中对单个实例进行分类.我想获得属性"群集"的预测.我要做的是以下内容: public void classify(double lat, double lon, double co) { // Create attributes to be used with classifiers Attribute latitude = new Attribute("latitude"); Attribute longitude = new Attribute("longitude"); Attribute carbonmonoxide = new Attribute("co"); // Create
2 2023-12-03
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如何使用Weka来预测结果
我是WEKA的新手,我对该工具感到困惑.我有一个有关水果价格和相关属性的数据集.我正在尝试使用数据集预测特定的水果价格.由于我是WEKA的新手,因此我无法弄清楚如何完成此任务.请帮助我或指导我了解如何进行预测,以及该任务的最佳方法或算法是什么. 解决方案 如果您想进一步了解保存训练有素的分类器并稍后将其加载以预测,请参阅以下内容. 假设您想使用WEKA GUI,您必须经过这两个步骤: 首先,使用一些预先标记的数据来培训分类器(使用您的水果价格数据).确保数据采用ARFF格式.训练后,将模型保存到磁盘上. 有关此信息的更多信息,请参见: 在第二步中,您使用已训练的模型(在步骤1中完成).具体来说,您必须加载模型文件(保存在步骤1中),然后在"分类器"选项卡上使用"所提供的测试集"选项.在"提供的测试集"选项中,选择未标记的数据. 有关此信息的更多信息,请参见: 我建议您首先使用您的WEKA安装随附的ARFF数据文件(这些ARFF文件基本上坐在您的WEKA安装目录
4 2023-12-03
编程技术问答社区
从命令行将Weka预测结果转为CSV
这与这个问题相似: weka weka预测CSV . 我有以下WEKA命令: java -Xmx10G weka.classifiers.meta.FilteredClassifier \ -t test_data.arff -d prediction.model -p first -no-cv \ -F "weka.filters.unsupervised.attribute.Remove -R 1" \ -W hr.irb.fastRandomForest.FastRandomForest \ -- -I 512 -K 0 -S 512 给我以下数据: === Predictions on training data === inst# actual predicted error prediction (primary_key) 1 1:0 1:0 0.996 (r153) 2 1:0
2 2023-12-03
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在unity3d中,如何在cueBall与任何球碰撞后获得方向?比如8球台球
嗨! 我正在用Unity 3D C#在3D中制作大约8个球池. A是Que Ball,我知道Dir1.我想计算dir2.i是使用raycast到我可以得到联系点. 解决方案 如果您真的想手动 而不是Raycast您宁愿使用 Rigidbody.SweepTest Rigidbody.SweepTest 为了获取的命中信息,如果您对象将移动. 两者都为您提供信息 是否有命中的东西(例如,通过标签检查第一件事是墙还是其他球) ) 两者都给您一个 当然,最重要的是,哪个对象被击中,因此您也可以开始对该球进行新的计算 其余的是 a>或在手动计算物理时,首先需要考虑许多事情,首先您需要决定要实际进行的现实情况.有旋转,摩擦,跳跃,您知道在现实世界中根本没有任何完全弹性的碰撞...所以,如果您要手工预定所有这些物理引擎;) 使用现有物理学,根本不计算自己 现在是对所有这些的完整替代方法,这不需要您计算完全: 您可以模拟整个物理! 你可以
8 2023-11-08
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