使用循环神经网络对时间序列数据进行预测
描述 给定一个数据集，其中包含10个序列 - 每个序列对应一天的股票价值记录 - 其中每个序列由50个股票价值样本记录组成，这些样本记录以5分钟间隔开始于早上或上午9:05。然而，在训练集中有一个额外的记录（第51个样本），它比50个样本记录中的最后一个记录晚2小时，而不是5分钟。需要在测试...
如何使用Weka来预测结果
我对Weka很陌生，对这个工具感到困惑。我的数据集涉及水果价格和相关属性。我试图使用数据集来预测特定的水果价格。由于我是Weka的新手，我无法弄清如何完成此任务。请帮助我或指导我参考如何进行预测，以及什么是最好的方法或算法。
如何保存glm结果，不包含数据或只包含预测系数？
当我使用以下的R代码时，model_glm=glm(V1~. , data=xx,family="binomial"); save(file="modelfile",model_glm); 模型文件的大小将与数据一样大，在我的情况下将达到1 GB。我如何从model_glm的结果中删除数据部分...
分类 - 因子水平的使用
我目前正在为一个流失问题开发预测模型。 每当我尝试运行以下模型时，我会收到以下错误提示：至少有一个类别级别不是有效的 R 变量名。这将导致在生成类概率时出现错误，因为变量名称将被转换为 X0、X1，请使用可用作有效 R 变量名的因子级别。fivestats <- function(......
Keras加载模型后进行第一次预测需要很长时间
我正在使用keras的model.load()方法加载模型，并发现第一次预测所需时间比后续预测长10倍以上，您有任何想法或建议可以加快加载-初始化-第一次预测循环的速度吗？ 我正在使用Tensorflow后端进行CPU处理。 感谢您的帮助， Denym
如何从回归树rpart对象生成预测区间？
如何从使用rpart拟合的回归树生成预测区间？ 我的理解是，回归树模型基于叶节点的均值条件下建模响应。我不知道如何从模型中获取叶节点的方差，但我想要做的是使用叶节点的均值和方差进行模拟，以获得预测区间。 Predict.rpart()没有提供“interval”选项。 示例：我使用鸢尾花...
使用循环神经网络预测非线性多变量时间序列响应
我正在尝试预测一堵墙的湿热响应，考虑到内部和外部气候条件。根据文献研究，我认为可以使用RNN实现，但是我还没有能够获得良好的准确性。 该数据集具有12个输入特征（外部和内部气候数据的时间序列）和10个输出特征（湿热响应的时间序列），均包含10年的小时值。这些数据是使用湿热模拟软件创建的，没有...
使用神经网络进行天气预报
我正在尝试使用反向传播编写天气预报程序。 我在这个领域是初学者。我有不同参数的历史数据，例如温度、湿度、风速、降雨量等。 我对如何将这些数据提供给输入层感到困惑。是每个输入节点都要为给定日期的所有数据提供数据，还是我需要为每个参数拥有一个不同的网络？我也对输出层感到困惑。
只基于之前的同一场比赛数据，预测足球比赛胜者。
我是一个足球迷，同时也对机器学习感兴趣。作为我的机器学习课程项目，我正在尝试构建一个模型，根据主队和客队的名称来预测主队获胜的机会。(我查询我的数据集，并根据这两个团队之间的先前比赛创建数据点) 我拥有所有团队多个赛季的数据，但是我有以下问题需要一些建议...英超联赛有20支球队，每支球队都...
使用Python解释OneHotEncoder
我是scikit-learn库的新手，一直在尝试使用它来预测股票价格。我正在阅读它的文档，并卡在了他们解释OneHotEncoder() 的部分。这里是他们使用的代码 :>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder &...