Пример анализа с использованием сомнительных зон в наивной байесовской модели. Джинна Гомес с Грегом Пейджем Сомнительные зоны: обзор Обычно, когда мы измеряем эффективность моделей классификации, мы делаем это, используя все записи в каком-то конкретном наборе данных. Мы могли бы сказать, например, что модель достигла «71% точности относительно обучающего набора и 68,4% точности относительно проверочного набора», или что модель имеет «уровень чувствительности 81,2% относительно..

В последних двух статьях мы создали нашу первую модель ARIMA и узнали, как найти оптимальное значение для P, D и Q, в этом посте мы продолжим изучение прогнозирования временных рядов и начнем с простой техники прогнозирования. называется НАИВНЫЙ МЕТОД . Пост АРИМА: Ссылка Поиск оптимального значения для P, D и Q: Link Оглавление: Что такое наивное прогнозирование и его тип? Реализация с использованием Python Заключение 1. Что такое наивное..