Registrieren Sie die Hauptsegmente

Da die HKA am besten mit numerischen Informationen arbeitet, werden Sie die beiden Faktoren (versus und am) direkt ausblenden. Sie bleiben mit einem Netz von 9 Abschnitten und 32 Linien zurück, die Sie zur prcomp()-Arbeit gehen und Ihre Ausbeute mtcars.pca zuweisen. Sie werden ebenfalls zwei Behauptungen aufstellen, Fokus und Maßstab, um gültig zu sein. An diesem Punkt können Sie mit outline() einen Blick auf Ihr PCA-Objekt werfen.

Sie erwerben 9 Kopfsegmente, die Sie PC1-9 nennen. Jedes dieser Segmente verdeutlicht eine Ebene der gesamten Vielfalt des Datensatzes. Mit anderen Worten: PC1 verdeutlicht 63% der gesamten Fluktuation, was bedeutet, dass fast 66% der Daten im Datensatz (9 Faktoren) allein durch diesen einen Kopfteil veranschaulicht werden können. PC2 verdeutlicht 23% der Veränderung. Auf diese Weise können Sie, wenn Sie die Situation eines Beispiels im Zusammenhang mit einfach PC1 und PC2 kennen, einen genauen Überblick darüber erhalten, wo es im Zusammenhang mit verschiedenen Beispielen bleibt, da allein PC1 und PC2 86% der Fluktuation verdeutlichen können.

Wie wäre es, wenn wir str() aufrufen, um Ihr PCA-Objekt anzuzeigen.

Ich werde die Ergebnisse hier nicht im Detail darstellen, aber Ihr PCA-Objekt enthält die zugehörigen Daten:

Der Mittelpunkt ($center), die Skalierung ($scale), die Standardabweichung(en) jedes wichtigen Teils

Die Beziehung (Verbindung oder Antikorrelation usw.) zwischen den zugrunde liegenden Faktoren und den wichtigen Teilen ($Rotation)

Die Schätzungen der einzelnen Beispiele bis hin zu den Schlüsselsegmenten ($x)

Strategischen Rückfall in Python verstehen

Informieren Sie sich über Strategic Relapse, seine wesentlichen Eigenschaften, und stellen Sie ein KI-Modell auf einer zertifizierbaren Anwendung in Python zusammen.

Arrangierungsverfahren sind ein grundlegender Bestandteil von KI- und Information Mining-Anwendungen. Ungefähr 70% der Themen in der Informationswissenschaft sind Gruppierungsfragen. Es gibt eine Vielzahl von Anordnungsproblemen, die zugänglich sind, jedoch ist der Rückfall bei den Koordinationen normal und eine hilfreiche Rückfallstrategie, um das Problem der doppelten Charakterisierung zu lösen. Eine andere Klasse der Gruppierung ist eine Multinomiale Anordnung, die die Probleme behandelt, bei denen verschiedene Klassen in der Zielvariablen verfügbar sind. Zum Beispiel der IRIS-Datensatz ein bekannter Fall einer Mehrklassenanordnung. Verschiedene Modelle ordnen Artikel/Blog/Archivklassen an.

Der berechnete Rückfall kann für verschiedene Charakterisierungsprobleme verwendet werden, zum Beispiel für die Entdeckung von Spam. Diabetes-Erwartung, ob ein bestimmter Kunde einen bestimmten Artikel kaufen wird oder ob er einen anderen Mitbewerber schlagen wird, unabhängig davon, ob der Kunde auf einen bestimmten Hinweis tippen wird oder nicht, und es sind noch viel mehr Modelle im Eimer.

Der berechnete Rückfall ist eine der grundlegendsten und am häufigsten verwendeten KI-Berechnungen für eine Zwei-Klassen-Ordnung. Sie ist alles andere als schwierig zu aktualisieren und kann als Standard für alle Fragen der parallelen Charakterisierung verwendet werden. Ihre wesentlichen Dingideen sind ebenfalls hilfreich für tiefgreifendes Lernen. Die Rückfallberechnung stellt die Verbindung zwischen einer untergeordneten parallelen Variablen und autonomen Faktoren dar und bewertet sie.

In dieser Lehrübung werden Sie mit den begleitenden Dingen in Berechnete Rückfälle vertraut gemacht:

Prolog zum strategischen Rückfall

Direkter Rückfall versus berechneter Rückfall

Extremste Wahrscheinlichkeitsschätzung im Vergleich zur üblichen Methode der kleinsten Quadrate

Wie funktioniert der strategische Rückfall?

Modell arbeitet in Scikit-learn

Modellbewertung unter Verwendung des Perplexitätsnetzes.

Sehenswürdigkeiten und Unannehmlichkeiten eines strategischen Rückfalls

Strategischer Rückfall

Der strategische Rückfall ist eine messbare Technik zur Antizipation von zwei Klassen. Das Ergebnis oder die Zielvariable ist dichotomischer Natur. Dichotom bedeutet, dass es nur zwei potenzielle Klassen gibt. Sie kann zum Beispiel sehr gut für Fragen der Lokalisierung von Malignomen verwendet werden. Sie verarbeitet die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses.

Es handelt sich um einen seltenen Fall eines direkten Rückfalls, bei dem die objektive Variable in ihrer Natur völlig ausgefallen ist. Es wird ein Änderungsprotokoll als abhängige Variable verwendet. Der berechnete Rückfall sagt die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses eines zweifachen Ereignisses unter Verwendung der Logit-Arbeit voraus.

Gerader Rückfallzustand:

Dabei ist y eine abhängige Variable und x1, x2 … auch Xn ein logischer Faktor.

Sigmoid-Kapazität:

Anwendung der Sigmoid-Kapazität bei geradem Rückfall:

Eigenschaften des strategischen Rückfalls:

Die bedürftige Variable im strategischen Rückfall verfolgt die Bernoulli-Zirkulation.

Die Schätzung erfolgt mit der größten Wahrscheinlichkeit.

Kein R-Quadrat, Modell Wellness wird durch Konkordanz, KS-Einsichten bestimmt.

Direkter Rückfall versus strategischer Rückfall

Ein direkter Rückfall führt zu einem ununterbrochenen Ertrag, ein berechneter Rückfall zu einem konstanten Ertrag. Ein Fall des unaufhörlichen Ertrags sind Hauskosten und Lagerkosten. Beim diskreten Ertrag wird vorausgesehen, ob ein Patient bösartig ist oder nicht, und es wird vorausgesehen, ob der Klient erregt sein wird. Ein geradliniger Rückfall wird unter Verwendung der kleinsten Standardquadrate (Standard Least Squares, OLS) bewertet, während ein berechneter Rückfall unter Verwendung des Ansatzes zur Schätzung der größten Wahrscheinlichkeit (Greatest Probability Estimation, MLE) bewertet wird.

Extremste Wahrscheinlichkeitsschätzung versus Least-Square-Technik

Die MLE ist eine “Wahrscheinlichkeits”-Boost-Technik, während OLS eine trennungsbegrenzende Vermutungsstrategie ist. Die Verstärkung der Wahrscheinlichkeitsarbeit entscheidet über die Parameter, die auf dem besten Weg sind, die beobachteten Informationen zu liefern. Aus faktischer Sicht legt die MLE den Mittelwert und die Änderung als Parameter bei der Entscheidung über die besonderen parametrischen Eigenschaften für ein bestimmtes Modell fest. Diese Anordnung der Parameter kann für die Vorhersage der Informationen verwendet werden, die bei einer typischen Verbreitung erforderlich sind.

Normale Least-Squares-Messgeräte werden verarbeitet, indem auf gegebene Informationsschwerpunkte eine Rückfalllinie gepasst wird, die die Grundgesamtheit der quadratischen Abweichungen aufweist (kleinste quadratische Fehler). Beide werden zur Messung der Parameter eines geraden Rückfallmodells verwendet. Die MLE akzeptiert eine gemeinsame Wahrscheinlichkeitsmassenkapazität, während die OLS keine stochastischen Annahmen zur Begrenzung der Trennung erfordert.

Sigmoid-Kapazität

Die Sigmoid-Kapazität, auch berechnete Kapazität genannt, ergibt eine S-förmige Biegung, die jede beliebige wirklich geschätzte Zahl aufnehmen und in einen Anreiz irgendwo im Bereich von 0 und 1 leiten kann. Wenn die Biegung in die positive Endlosigkeit geht, erhält y voraussichtlich 1, und wenn die Biegung in die negative Endlosigkeit geht, erhält y voraussichtlich 0. Für den unwahrscheinlichen Fall, dass die Ausbeute der Sigmakapazität mehr als 0,5 beträgt, können wir das Ergebnis als 1 oder In der Tat anordnen, und für den unwahrscheinlichen Fall, dass es unter 0,5 liegt, können wir es als 0 oder NEIN charakterisieren. Das ErgebniskannnichtFür Modell: Wenn die Ausbeute 0,75 beträgt, können wir so weit wie möglich sagen, dass eine 75-prozentige Wahrscheinlichkeit besteht, dass der Patient die negativen Auswirkungen eines bösartigen Wachstums erleidet.

Arten des strategischen Rückfalls:

Zweifacher strategischer Rückfall: Die Zielvariable hat nur zwei potenzielle Ergebnisse, z.B. Spam oder kein Spam, Malignität oder keine Krankheit.

Multinomialer berechneter Rückfall: Die Zielvariable hat mindestens drei vordergründige Klassifikationen, zum Beispiel die Vorwegnahme der Weinsorte.

Ordinaler strategischer Rückfall: Die Zielvariable hat mindestens drei ordinale Klassifikationen, z.B. Essens- oder Itembewertung von 1 bis 5.