Článek
ad
vybírám:
„To je ale úplně jiná disciplína. Klimatický vývoj nezávisí na konkrétní počáteční podmínce v nějakém dni, ale je to statistika.“
Ano, projděte si mé předchozí části postupně znova aby jste měli tzv. nadhled, jako z letadla. Jinak se ztratíte v random forest nebo decision tree.
Ano, statistika nezávisí na počáteční podmínce v čase. Uvažuje o trendech v pojmech regresních linií, nebo v jiných grafický soustavách - scatter plot, histogram, box tj. whiskers plot anebo jiných. Vstupních údajů, tj. nezávislých proměnných je mnoho a budovat systém závislých si vyžaduje soustavu, pravděpodobně neural network ve více stupních kde se používá tzv. reinforcement learning tj propojení mezi vrstvami se „vrací“ ve slučkách, loopech aby se výpočet udělal opakovaně a to tolikrát kolik se uváží jako optimální počet. Jako triviální přklad použití NN - neural network je napríklad zjišťování podle rukopisu jestli je to ten nebo onen znak, například číslovka 6 - úlohou je tu z hieroglyfů například doktora zjistit co vlastně napsal a to s vysokou měrou pravděpodobnosti.
Tady je seznam možných výpočetních statistických metod:
Classification
(binary an multi class)
Naïve Bayes
Generalized Linear Models
Generalized Linear Models (Ridge
Regression)
Support Vector Machines (Linear)
Support Vector Machine
(Gaussian)
Decision Tree
Random Forest
Neural Networks
Accuracy
Balanced Accuracy
F1
Precision
Recall
ROC AUC
Recall Micro
Recall Macro
Recall Weighted
Precision Micro
Precision Macro
Precision Weighted
Confusion Matrix
Prediction Impacts
Regression
Generalized Linear Models
Generalized Linear Models (Ridge
Regression)
Support Vector Machines (Linear)
Support Vector Machine
(Gaussian)
Neural Network
R-squared
Negative Mean Squared Error
Negative Mean Absolute Error
Negative Median Absolute
Error
Prediction Impacts
Chápete.
