Cómo delinear las pruebas y datos de prueba para el análisis predictivo
Cuando los datos están listos y ya está a punto de comenzar la construcción de su modelo predictivo para el análisis, es útil para delinear su metodología de pruebas y elaborar un plan de pruebas. La prueba debe ser impulsada por los objetivos de negocio que ha reunido, documentado, y se recoge toda la información necesaria para ayudarle a alcanzar.
De buenas a primeras, se debe diseñar un método para probar si un objetivo de negocio se ha alcanzado con éxito. Desde el análisis predictivo miden la probabilidad de un resultado futuro - y la única manera de estar listo para correr una prueba de este tipo es mediante la capacitación de su modelo en los datos del pasado, usted todavía tiene que ver lo que puede hacer cuando se está en contra de los datos futuros.
Por supuesto, no se puede correr el riesgo de la ejecución de un modelo no probado en los datos futuros reales, por lo que tendrás que utilizar los datos existentes para simular los datos futuros realista. Para ello, hay que dividir los datos que está trabajando en la formación y la prueba conjuntos de datos.
Asegúrese de que selecciona estos dos conjuntos de datos al azar, y que ambos conjuntos de datos contienen y cubren todos los parámetros de datos que estés medición.
Al dividir sus datos en conjuntos de datos de prueba y de capacitación, usted está evitando eficazmente cualquier problema sobreajuste que podrían derivarse de sobreentrenamiento el modelo en todo el conjunto de datos y recoger todos los patrones de ruido o características específicas que sólo pertenecen al conjunto de datos de la muestra y no son aplicable a otros conjuntos de datos.
La separación de sus datos en la formación y prueba de datos, alrededor del 70 por ciento y 30 por ciento, respectivamente, asegura una medición precisa del rendimiento del modelo de análisis predictivo que estamos construyendo. Usted desea evaluar su modelo frente a los datos de prueba, porque es una forma sencilla de medir si las predicciones del modelo son exactas.
-
Conceptos básicos de los modelos de clasificación de las predicciones analíticas - Fundamentos de análisis predictivo de proceso de datos clasificaciones
- La construcción de un modelo de análisis predictivo
- Fuentes de datos para proyectos de análisis predictivo
- ¿Cómo hacer frente a los problemas en el análisis predictivo
- Cómo construir desplegables modelos predictivos de análisis
¿Cómo crear una clasificación r análisis predictivo modelo ¿Quieres crear un modelo de análisis predictivo que pueda evaluar el uso de los resultados conocidos. Para hacer eso, dividir el semillas conjunto de datos en dos conjuntos: uno para entrenar el modelo y otra para probar el modelo. Una 70/30…
Cómo crear un modelo de análisis predictivo con la regresión r ¿Quieres crear un modelo de análisis predictivo que se puede evaluar utilizando los resultados conocidos. Para ello, vamos a dividir nuestro conjunto de datos en dos conjuntos: uno para entrenar el modelo y otra para probar el modelo. Una 70/30…
¿Cómo definir y probar prototipos de análisis predictivo Una manera eficaz de indicar sus objetivos de negocio para el análisis predictivo claramente es como una lista con viñetas de las decisiones de los usuarios. A continuación, ejecute el prototipo para generar predicciones y puntuaciones para cada…
Cómo ensemble métodos para aumentar la precisión de predicción analítica Al igual que en el mundo real, así que con la multiplicidad de modelos analíticos predictivos: Donde hay unidad, hay fuerza. Varios modelos pueden combinarse de diferentes maneras para hacer predicciones. A continuación, puede aplicar el modelo…
Cómo ir a vivir con el modelo de análisis predictivo Después de desarrollar su modelo de análisis predictivo y con éxito; para ello, ya está listo para implementarlo en el entorno de producción. El objetivo final de un proyecto de análisis predictivo es poner el modelo se construye en el proceso…
Cómo mantener predictivo análisis de datos al día Después de la etapa de carga de extraer, transformar, cargar, después de obtener sus datos en esa base de datos separada, data mart, o almacén para el análisis, usted necesita para mantener los datos frescos por lo que los modeladores pueden…
Cómo nuevas predicciones analíticas con regresión r Para hacer predicciones analíticas con nuevos datos, sólo tiene que utilizar la función con una lista de los siete valores de los atributos. El siguiente código hace ese trabajo:> NewPrediction lt; - predecir (modelo,
lista (cilindros =…
Cómo preparar los datos para un modelo de análisis predictivo Cuando haya definido los objetivos del modelo de análisis predictivo, el siguiente paso es identificar y preparar los datos que va a utilizar para construir su modelo. La secuencia general de pasos es la siguiente:Identificar las fuentes de…
Cómo ejecutar datos de entrenamiento en un modelo de aprendizaje supervisado svm Antes de que pueda alimentar el clasificador Apoyo Vector Machine (SVM) con los datos que se cargan durante el análisis predictivo, debe dividir el conjunto de datos completo en un conjunto de entrenamiento y de prueba.Afortunadamente, scikit-learn…
Cómo anotar sus predicciones analíticas precisión Al analizar la calidad de un modelo predictivo, usted querrá medir su precisión. El un pronóstico más preciso el modelo hace, más útil que es para la empresa, que es una indicación de su calidad. Todo esto es bueno - a excepción de cuando el…
Cómo probar el modelo de análisis predictivo Para poner a prueba el modelo de análisis predictivo que construiste, es necesario dividir el conjunto de datos en dos conjuntos: formación y la prueba conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos deben ser seleccionados al azar y deben ser una…
Cómo utilizar la curva de ajuste en el análisis predictivo Ajuste de curvas es un proceso utilizado en el análisis predictivo en el que el objetivo es crear una curva que representa la función matemática que mejor se ajusta a los puntos de datos reales (originales) en una serie de datos.La curva puede o…