Публикации по теме 'predictive-modeling'


Прогнозное моделирование
Важными темами для нас являются аналитика в сфере здравоохранения и интеллектуальный анализ данных. Приложения для здравоохранения и медицинские данные пересекаются с наукой о данных и аналитикой больших данных. Понимание алгоритмов обработки больших данных. Эта статья является частью серии статей на тему Большие данные для курса информатики здравоохранения Вы можете перейти по приведенной выше ссылке, чтобы понять эту тему в контексте полного курса, однако я буду обсуждать..
Улучшите свои навыки прогнозного моделирования с помощью Light GBM: пошаговое руководство с кодом
Содержание: История Света ГБМ Что такое LightGBM? Шаги по использованию Light GBM с кодом Преимущества Приложение Заключение История легких ГБМ LightGBM был разработан для устранения некоторых ограничений существующих фреймворков повышения градиента, таких как XGBoost и H2O. Одной из ключевых проблем этих фреймворков является масштабируемость обучения и использования памяти. LightGBM решил эту проблему, используя листовой подход для построения деревьев..
Прогнозирование рыночных крахов
Сценарий: Кох Хонг По , Питер , Майве Чуа , Усман . Введение Недавняя российско-украинская война, несомненно, потрясла нефтяной рынок, поскольку основные российские трубопроводы останавливают экспорт нефти. Такое явление сформулировало тему нашего исследования: можно ли предсказать временную метку краха, если известен рыночный шок. При этом наша гипотеза состоит в том, что при наличии правильных данных методы машинного обучения будут давать более точную оценку метки времени..
Создание модели машинного обучения, позволяющей предсказать, не сможет ли претендент на получение кредита вернуть свой кредит!
В этом посте (и последующих постах) я объясню свой подход к построению модели, позволяющей предсказать, выплатит ли заемщик кредит полностью или не сможет этого сделать. Данные, которые я использовал, взяты из LendingClub, их можно найти здесь . Существует несколько версий данных, которые усечены. Я использую исходный набор данных, который включает данные о более чем 2 миллионах кредитов, одобренных с 2007 по 2018 год. Кроме того, исходный блокнот можно найти в моем GitHub, который..
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ  — ИСКУССТВО
Подождите, вы все правильно прочитали, да, это настолько же искусство, насколько и наука! У каждого художника есть свой собственный способ построения своего искусства, и даже каждый специалист по данным по-разному подходит к одной и той же бизнес-проблеме. И именно это делает это поле таким динамичным. Когда мы доходим до насыщения набором данных, думая, что это наилучший возможный результат БУМ, вы видите кого-то в таблице лидеров Kaggle с лучшим решением, мы идем БЛИН!!!! Итак, если это..
Построение прогнозных моделей (случайный лес, XGBoost и поиск по сетке) для прогнозирования коробки фильма…
Это продолжение моей предыдущей статьи , в которой я нашел переменные, наиболее коррелирующие с кассовым успехом фильма. Недавно я протестировал множество моделей машинного обучения, чтобы узнать, какая модель лучше всего подходит для прогнозирования нашей цели (кассовых сборов фильма). Я подробно расскажу, какие модели я использовал, и связанные с ними результаты ниже. И если вы хотите увидеть эту развернутую модель в действии и спрогнозировать кассовые сборы своего фильма,..
Использование машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов в телекоммуникационной компании
На современном конкурентном рынке телекоммуникаций отток клиентов может серьезно повлиять на финансовые результаты компании. Потеря клиентов обходится дорого, а приобретение новых может быть дороже, чем удержание существующих. Осознавая это, ведущая телекоммуникационная компания недавно приступила к реализации проекта по использованию моделей машинного обучения (МО) для прогнозирования того, какие из их клиентов подвержены риску оттока. Методология анализа и обработка данных..