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再:缺失值
、、、
我有一个大的数据集，它有每个用户的会话长度记录。我试图根据会话长度来预测购买行为。但是，该数据在会话长度列中有多个零。我该如何处理这些零？我应该用其他值来计算零吗？请给我建议。
浏览 0提问于2018-01-31得票数 1
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我有大约6年的时间序列每日数据(1.8000个数据点)。我试图预测下一个t+30值，即列车数据独立矩阵(X)=前30天值的序列-- Train (Y)=前30天值的第31天值。我采用以下方法进行预测:首先预测y for t+1，然后将X矩阵行移动1天，并将预测的Y追加到该行的末尾，然后使用该行预测t+2值并继续。然而，在(通常) t+3天之后的每个序列中，预测值在t+n天的其余时间内变为常数。
这是用LSTMs预测时
浏览 0提问于2017-08-07得票数 5
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由于Oracle客户端升级到19c和服务器更改，代码没有在插入无效数据时出现错误，而是插入垃圾，应用程序随后崩溃。任何帮助都会帮助我们找到根本原因。因此，如果强制将表示NaN的数据输入数字列，则结果是不可预测的。解决方案--如果您可以在C浮动、双、int等中放置一个值--您可以在不进行检查的情况下将其加载到数据库中--就像Oracle数字数据类型一样，这取决于应用程序来确保数据是有效的。
浏览 4提问于2022-05-09得票数 0
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我正在使用R预测包auto.arima()函数，针对可预测的正弦波时间序列对其进行测试。当我在R studio的本地机器上运行R代码时，与在azure ML中使用相同的源数据运行完全相同的代码相比，我得到了明显不同的输出。(有趣的是，azure ML中的旧版本正确地预测了未来的值，而新版本预测的是衰减振幅，这是不正确的)。我的问题是，任何人可能知道为什么一个函数的行为会在不同的包版本之间发生如此大的变化，这让我感到非常奇怪。还是我错过了什么？我对R和azure ML都是
浏览 1提问于2015-04-28得票数 0
我有一个需要在非常大的数据集上进行预测的用例。因此，与训练相比，预测所需的时间几乎是训练的10倍。我想知道我是否可以使用GPU进行预测，或者它是CPU限制的。我使用的是EC2 P3.16x大(8x特斯拉V100，64个VCPU)
浏览 1提问于2018-12-01得票数 1
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它正在为在线预测工作。现在，我希望执行批处理预测，并将数据存储到大查询中，比如每次执行预测时它都会更新大查询表。
有人能建议我怎么做吗？
浏览 1提问于2019-07-15得票数 0
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我想使用PySpark回归树来预测连续变量，而不是对数据进行分类。例如，在每个终端节点，使用剩余训练数据的平均值。标号是0，无穷大实数。
这在Spark中是可能的吗？文档使用术语回归树：，但是它喜欢预测是连续的，而不是被预测的。
浏览 3提问于2016-06-03得票数 0
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我知道有许多预测模型(广义线性模型、树模型、神经网络模型、支持向量机模型、knn模型、朴素贝叶斯模型、.)已经被提议用于执行各种分析任务。现在，当数据被称为“大”时，我正在努力寻找关于它们性能的适当引用。换句话说，当数据变得非常大时，它们的性能如何？训练时间是否比线性增加得多？当数据高时(对于各种预测模型)，在计算时间和精度之间是否存在比较基准。
浏览 0提问于2015-05-11得票数 1
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我可以训练顶点AI AutoML预测模型，但是当我进行批量预测时，就会出现以下错误列"sales“期望类型: NUMBER，实际类型是:下面是我在大查询中通过的批处理预测测试集的示例。
浏览 4提问于2022-02-07得票数 1
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下面显示了一个LSTM序列预测模型，用于预测数据序列中的一个步骤(输入30个步骤，每个步骤有4个特性，输出预测步骤31)。不过，我以前从未观察过这种行为，我以前也使用过这类数据，并取得了成功的结果(在上下文中，我使用了一个具有主动稳定器的复杂物理系统中的4个点的振动数据；这种预测被用于pid循环来实现稳定，因此，至少在目前以前有人见过这种行为吗？如果它有助于可视化，这里是对一个振动点的预测与所期望的输出相比是什么样的
浏览 3提问于2018-01-16得票数 2
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我正在编写一段python代码，用于从提供的训练集中预测数据，以适应<code>D0</code>。每次我运行代码时，都会对相同的测试数据产生不同的预测值。我想知道这种行为的原因以及防止这种行为的解决方案。
浏览 28提问于2020-06-09得票数 0
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我用R预测包来拟合一个模型，像这样： plot(forecast(fit,h=200))
它打印原始数据帧加上预测。当df相当大时，这就成了一个问题，因为很难想象预测结果是什么样子。我希望能够从整个系列中选择最后的X点(原始+预测)。
浏览 4提问于2016-01-28得票数 2
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我有一个大的数据，并希望执行一些预测模型(如回归，决策树，..)但我有个问题。由于变量太多，是否有任何方法可以确定在模型中使用哪些变量作为预测变量来预测某个特定变量？任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2017-08-17得票数 2
我需要根据时间来预测输出结果。我想要这样做，这样我就可以在前20%的数据上训练我的模型，然后建立一个模型，它将跟踪行为，并预测剩下的80%。我正在处理的数据如下所示：在python中做Kernel Ridge回归时，我似乎不能
浏览 17提问于2021-03-11得票数 0
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我正试着和ARIMA一起预测时间序列。从图中可以看出，预测比预期值高了一步。我在其他一些线程中看到，这种行为是预期的，但如何实现呢？我如何同步？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 3
X_train, y_train)ypred_2 = xgb_model.predict(X_test_2)
然后我使用两个测试数据集，其中X_test_2是X_test_1的一个子集，在预测这两个测试数据集时，模型对一些样本(在两个数据集中是相同的)给出了不同的预测。即使我分批进行预测，不同的预测样本也因批次大小的不同而不同。只有当我预测样本中的两个测试数据</em
浏览 0提问于2022-06-13得票数 1
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我是tensorflow的新手，我有一个普遍的问题:我有一定数量的训练数据，想要做一个时间序列预测。我的训练数据的间隔是一分钟，我想根据REST API提供的新输入数据对接下来的几分钟进行预测，我不明白的是:假设我用昨天之前的所有数据训练模型，这意味着我可以预测今天的第一个值。
浏览 0提问于2020-09-21得票数 1
在Q-学习(基于价值的方法)中，每一种可能的行为都会得到一个分数.然后我们选择得分最高的下一个动作，随机选择其他动作的可能性很小。编辑:有一个关于政策毕业生的非常棒的讲座。
浏览 0提问于2018-08-20得票数 4
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