Кроме того, тематическая модель, построенная на основе высоких продаж (> 50-й процентиль), высоко оцененных (> 3 звезды) обзоров шоколада и орехов Amazon, также предполагает, что наш вкусовой профиль является выигрышным решением.
Признаки очевидны, если вы знаете, на что обращать внимание: это постоянное пренебрежение личным благополучием, нежелание принимать помощь от других и постоянное давление, чтобы настроить себя на неудачу. Вы достигаете этого, отделяя себя от других, реалистичных целей и даже собственных эмоций.
Шаг 2: Создайте ортогональные предикторы, используя собственные векторы и собственные значения в матрице корреляции, создав диагональную матрицу квадратного корня из собственных значений. Это позволяет обойти проблему мультиколлинеарности. Обратите внимание на приемы Python для получения диагональных индексов.
Шаг 4: Затем мы вычисляем относительный вес как произведение матрицы на шаге 2 и шаге 3. Тогда нормализованная версия представляет собой процент r2, который они учитывают!
Как только вы заметили какую-либо из этих черт, вы можете начать работать над их устранением. Будет нелегко признать, что именно вы сдерживаете себя, но это единственное, что позволит вам двигаться вперед к счастливой и здоровой жизни и позволит вам поверить, что вы этого заслуживаете.
Здесь мы Реализуем это, чтобы сказать нам, сколько каждая функция/независимая переменная вносит вклад в дисперсию критерия (R2). В необработанном виде анализ относительного веса возвращает необработанные оценки важности, сумма которых равна общему R2 модели; его нормализованная форма позволяет нам сказать: «Функция X составляет Z% дисперсии целевой переменной Y». Или, точнее,
мы предлагаем бесплатный курс всем нашим новым подписчикам в знак благодарности за вашу постоянную поддержку. Когда вы зарегистрируетесь по этой ссылке, мы будем присылать вам советы о том, как повысить ясность ума и сосредоточиться каждые два дня. Анализ относительного веса основан на разложении R2 для определения важности каждого предиктора. Там, где взаимная корреляция между независимыми переменными делает почти невозможным использование стандартизированных регрессионных весов в качестве меры важности, RWA решает эту проблему, создавая предикторы, которые ортогональны друг другу, и регрессируя по ним без эффектов мультиколлинеарности. Затем они преобразуются обратно в метрику исходных предикторов.
Теперь вы можете просто объединить свои функции и эти два списка, чтобы получить относительный вес каждого из них, поскольку он управляет (или, говоря более математически, учитывает дисперсию по отношению к увеличению) процент выигрышей в двойных конфетах.
Я старший инженер-аналитик в группе исследования контента и маркетинговой аналитики. Моя команда занимается внедрением инноваций и поддержанием показателей, которые Netflix использует для оценки эффективности наших шоу и фильмов в сервисе. Мы тесно сотрудничаем с командой по бизнес-стратегии, чтобы предоставить как можно больше информации нашим руководителям по контенту, чтобы — в сочетании с их отраслевым опытом — они могли принимать наилучшие решения для Netflix.
У нас есть несколько шагов, и вместо того, чтобы демонстрировать в нотации, я пройдусь по скрипту Python, который вы сможете использовать (пожалуйста, укажите ссылку на этот пост, если вы используете это дословно или создадите свою собственную версию!) м, предполагая, что к этому моменту вы выполнили EDA и манипуляции, необходимые для построения логически и математически правильной модели.
Когда мы все работали в офисах, моими любимыми днями были понедельник, среда и пятница. Это были дни с лучшими блюдами на завтрак в меню столовой! Я начал день с того, что приехал в офис в Лос-Анджелесе ровно в 8 утра и нашел место для парковки рядом со входом. Я приветствовал знакомые лица на стойке регистрации и уделял время, чтобы проверить, какой Netflix Original в настоящее время проецируется в вестибюле. Поднимитесь на лифте без остановок на верхний этаж. Возьму себе тарелку яичницы-болтуньи, сальсы и бекона. Налей себе кофе. Затем сядьте за небольшой столик рядом с окнами от пола до потолка, из которых открывается вид на вывеску Голливуда.
Рекомендация 1: Шоколад составляет 38% того, что делает конфету победителем, в то время как арахис составляет 15%, когда мы рассматриваем ключевые факторы процента выигрыша. Мы можем подтвердить это, взглянув на относительный процент выигрышей шоколадных и арахисовых конфет в нашей выборке.
Шаг 3: Умножьте матрицу собственных векторов и ее транспонирование (в python мы можем использовать @ в качестве оператора, называемого __matmul__). Это позволяет нам рассматривать X как набор зависимых переменных, регрессируя X на матрицу Z, которая сама является ортогональным аналогом X с наименьшей квадратичной ошибкой. Чтобы получить частичный эффект каждой независимой переменной, мы применяем матричное умножение к обратной и корреляционной матрицам.
Это пример слайда с инсайтом. Окончательная версия моего слайд-шоу состояла из 5 слайдов: сначала рекомендации, затем RWA-визуализация, затем подтверждение результатов и, наконец, слайд «вот где риск/неопределенность, и как мы пытались его минимизировать».
В нашей задаче о конфетах, если мы построим регрессию МНК к
