Из примет и предсказаний например


из примет и предсказаний например явствует



Автор Xalyavushka задал вопрос в разделе Лингвистика

Помогите, пожалуйста, расставить знаки препинанияив предложении? и получил лучший ответ

Ответ от Вероника Токова[активный]
Из примет и предсказаний, например, явствует, что хорошо, когда на первый день нового года погода сухая, а небо звёздное и когда январь холоден и сух: будет хороший урожай; тёплая погода в феврале и преждевременное снеготаяние нежелательны, потому что февраль своими снегами должен подготовить обильный запас влаги для почвы.

Ответ от Гастарбайтер[гуру]
Из примет и предсказаний, например, явствует что хорошо когда на первый день нового года погода сухая, а небо звездное, и когда январь холоден и сух, - будет хороший урожай, теплая погода в феврале и преждевременное снеготаяние нежелательны, потому что февраль своими снегами должен подготовить обильный запас влаги для почвы.


Ответ от 3 ответа[гуру]

Привет! Вот подборка тем с ответами на Ваш вопрос: Помогите, пожалуйста, расставить знаки препинанияив предложении?

 

Ответить на вопрос:

Как (не) использовать машинное обучение для прогнозирования временных рядов: как избежать ошибок | Вегард Фловик

Существует несколько типов моделей, которые можно использовать для прогнозирования временных рядов. В этом конкретном примере я использовал сеть с долговременной краткосрочной памятью или, сокращенно, сеть LSTM, которая представляет собой особый вид нейронной сети, которая делает прогнозы в соответствии с данными предыдущих времен. Он популярен для распознавания языков, анализа временных рядов и многого другого. Однако, по моему опыту, более простые типы моделей во многих случаях действительно дают столь же точные прогнозы.Используя такие модели, как, например, случайный лес, регрессор с градиентным повышением и нейронные сети с временной задержкой, временная информация может быть включена через набор задержек, которые добавляются к входным данным, чтобы данные представлялись в разные моменты времени. Из-за их последовательной природы TDNN реализованы как нейронная сеть прямого распространения вместо рекуррентной нейронной сети.

Я обычно определяю модели своего типа нейронной сети с помощью Keras, который представляет собой высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano.Для других типов моделей я обычно использую Scikit-Learn, бесплатную библиотеку машинного обучения, которая включает различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, включая вспомогательные векторные машины, случайные леса, повышение градиента, k -средний и DBSCAN, а также разработан для взаимодействия с числовыми и научными библиотеками Python NumPy и SciPy.

Однако основная тема этой статьи не в том, как реализовать модель прогнозирования временных рядов, а, скорее, как оценивать прогнозы модели.В связи с этим я не буду вдаваться в подробности построения моделей и т. Д., Поскольку есть множество других сообщений в блогах и статей, посвященных этим темам.

Пример данных, используемых в этом случае, показан на рисунке ниже. Я вернусь к данным более подробно позже, а пока предположим, что эти данные представляют, например, годовая динамика фондового индекса. Данные разделяются на обучающий и тестовый набор, где первые 250 дней используются в качестве обучающих данных для модели, а затем мы пытаемся предсказать фондовый индекс во время последней части набора данных.

Поскольку в этой статье я не останавливаюсь на реализации модели, перейдем непосредственно к процессу оценки точности модели. Просто визуально изучив приведенный выше рисунок, можно увидеть, что прогнозы модели точно соответствуют реальному индексу, что указывает на хорошую точность. Однако, чтобы быть немного более точными, мы можем оценить точность модели, построив реальные и прогнозируемые значения на диаграмме рассеяния, как показано ниже, а также вычислить показатель общей ошибки R2.

Из прогнозов модели мы получаем оценку R2, равную 0.89, и, казалось бы, хорошее совпадение между реальными и прогнозируемыми значениями. Однако, как я сейчас рассмотрю более подробно, эта оценка метрики и модели может вводить в заблуждение.

Судя по приведенным выше цифрам и расчетным показателям ошибок, модель дает точные прогнозы. Однако это совсем не так, и это просто пример того, как неправильный выбор метрики точности может ввести в заблуждение при оценке производительности модели. В этом примере, для иллюстрации, данные были явно выбраны для представления данных, которые фактически невозможно предсказать.В частности, данные, которые я назвал «фондовый индекс», были фактически смоделированы с использованием процесса случайного блуждания. Как видно из названия, случайное блуждание - это полностью стохастический процесс. Из-за этого идея использования исторических данных в качестве обучающего набора для изучения поведения и прогнозирования будущих результатов просто невозможна. Учитывая это, как могло случиться так, что модель, казалось бы, дает нам такие точные прогнозы? Когда я вернусь более подробно, все сводится к (неправильному) выбору метрики точности.

Данные временных рядов, как видно из названия, отличаются от других типов данных в том смысле, что важен временной аспект. Положительным моментом является то, что это дает нам дополнительную информацию, которую можно использовать при построении нашей модели машинного обучения, о том, что не только функции ввода содержат полезную информацию, но также изменения ввода / вывода с течением времени. Однако, хотя компонент времени добавляет дополнительную информацию, он также усложняет решение проблем временных рядов по сравнению со многими другими задачами прогнозирования.

В этом конкретном примере я использовал сеть LSTM, которая делает прогнозы в соответствии с данными в предыдущие разы. Однако при небольшом увеличении прогнозов модели, как показано на рисунке ниже, мы начинаем видеть, что на самом деле делает модель.

Данные временных рядов обычно коррелированы во времени и демонстрируют значительную автокорреляцию. В данном случае это означает, что индекс в момент времени « t +1» весьма вероятно близок к индексу в момент времени « t ». Как показано на приведенном выше рисунке справа, на самом деле модель заключается в том, что при прогнозировании значения во время « t +1» она просто использует значение в момент времени « t » в качестве своего прогноза (часто называемого в качестве модели настойчивости).Построив взаимную корреляцию между прогнозируемым и реальным значением (рисунок ниже), мы видим четкий пик с интервалом в 1 день, что указывает на то, что модель просто использует предыдущее значение в качестве прогноза на будущее

Это означает, что когда При оценке модели с точки зрения ее способности прогнозировать значение напрямую, общие метрики ошибок, такие как средняя процентная ошибка и оценка R2, указывают на высокую точность прогноза. Однако, поскольку данные примера генерируются в процессе случайного блуждания, модель не может предсказать будущие результаты.Это подчеркивает тот важный факт, что простая оценка прогностических возможностей моделей посредством прямого вычисления общих показателей ошибок может ввести в заблуждение, и можно легко обмануть, если он будет чрезмерно уверен в точности модели.

Стационарный временной ряд - это тот, статистические свойства которого, такие как среднее значение, дисперсия, автокорреляция и т. Д., Постоянны во времени. Большинство методов статистического прогнозирования основаны на предположении, что временные ряды можно визуализировать приблизительно стационарными (т.е., «стационарная») с помощью математических преобразований. Одним из таких основных преобразований является изменение данных во времени, как показано на рисунке ниже.

Это преобразование делает то, что вместо прямого рассмотрения индекса мы вычисляем разность между последовательными временными шагами.

Определение модели для прогнозирования разницы в значениях между временными шагами, а не в самом значении, является гораздо более сильным тестом на предсказательную способность модели.В этом случае он не может просто использовать то, что данные имеют сильную автокорреляцию, и использовать значение в момент времени « t » в качестве прогноза для « t + 1». Благодаря этому он обеспечивает лучший тест модели и позволяет ли она узнать что-нибудь полезное на этапе обучения, а также может ли анализ исторических данных действительно помочь модели предсказать будущие изменения.

Поскольку возможность предсказывать данные с разницей во времени, а не данные напрямую, является гораздо более сильным показателем предсказательной силы модели, давайте попробуем это с нашей моделью.Результаты этого теста проиллюстрированы на рисунке ниже, на котором показана диаграмма разброса реальных и предсказанных значений.

Этот рисунок указывает на то, что модель не может предсказывать будущие изменения на основе исторических событий, что является ожидаемым результатом в этом случае, поскольку данные генерируются с использованием процесса полностью стохастического случайного блуждания. Способность предсказать будущие результаты случайного процесса по определению невозможна, и если кто-то утверждает, что это делает, следует быть немного скептичным…

На самом деле ваш временной ряд может быть случайным блужданием, и есть несколько способов проверить это. следующим образом:

  • Временной ряд демонстрирует сильную временную зависимость (автокорреляцию), которая затухает линейно или аналогичным образом.
  • Временной ряд является нестационарным, и если сделать его стационарным, в данных не будет явно усвоенной структуры.
  • Модель персистентности (использующая наблюдение на предыдущем временном шаге как то, что произойдет на следующем временном шаге) обеспечивает лучший источник надежных прогнозов.

Эта последняя точка является ключевой для прогнозирования временных рядов. Базовые прогнозы с использованием модели устойчивости быстро показывают, можете ли вы добиться значительного улучшения. Если вы не можете этого сделать, вы, вероятно, имеете дело со случайным блужданием (или близким к нему).Человеческий разум запрограммирован на поиск закономерностей повсюду, и мы должны быть бдительными, чтобы не обмануть себя и не тратить время на разработку сложных моделей процессов случайного блуждания.

Главный момент, который я хотел бы подчеркнуть в этой статье, - это быть очень осторожным при оценке производительности вашей модели с точки зрения точности прогноза. Как показано в приведенном выше примере, даже для полностью случайного процесса, в котором прогнозирование будущих результатов по определению невозможно, можно легко обмануть.Просто определив модель, сделав некоторые прогнозы и вычислив общие метрики точности, можно было бы, казалось бы, получить хорошую модель и решить запустить ее в производство. В то время как в действительности модель может вообще не иметь предсказательной силы.

Если вы работаете с прогнозированием временных рядов и, возможно, считаете себя специалистом по данным, я бы посоветовал вам также сделать акцент на аспекте Scientist . Всегда скептически относитесь к тому, что вам говорят данные, задавайте критические вопросы и никогда не делайте поспешных выводов.Научный метод должен применяться в науке о данных, как и в любом другом виде науки.

.

jcl132 / личностное предсказание из текста: предсказание личностных черт Большой пятерки из текста

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • команда
  • предприятие
.

Время в будущем | Грамматика | Английский Клуб

Будущее неопределенно. Мы знаем прошлое. Мы знаем настоящее. Мы не знаем будущего. Мы можем быть на 100% уверены в прошлом и настоящем. Но мы никогда не можем быть уверены на 100% в будущем. В английском языке есть несколько структур и времен, чтобы говорить о будущем. Обычно степень уверенности в будущем определяет наш выбор структуры или времени.

В этом уроке мы рассмотрим , четыре, из наиболее распространенных способов говорить о будущем, , за которым следует сводка , и затем тест , , чтобы проверить ваше понимание.

Хотя мы часто говорим о «будущем времени», технически в английском языке нет и будущего времени - это только разные способы говорить о будущем, используя специальные конструкции, другие времена или модальные глаголы.

будет

Один из наиболее распространенных способов говорить о будущем - это будет , например: Я позвоню вам сегодня вечером. Мы часто называем это «будущее простое время», но технически в английском языке будущего времени нет.В этой конструкции слово будет - модальный вспомогательный глагол.

Вот три основных способа, которыми мы используем и , чтобы говорить о будущем.

Нет плана

Мы используем , будет , когда нет предварительного плана или решения сделать что-то до того, как мы говорим . Мы принимаем решение во время выступления . Посмотрите на эти примеры:

  • Подожди. Я получу ручку.
  • Мы, , увидим , чем мы можем вам помочь.
  • Может быть, мы останемся в , а посмотрим телевизор сегодня вечером.

В этих примерах у нас не было твердого плана, прежде чем говорить . Решение было принято на момент выступления .

Мы часто используем будет с глаголом думать :

  • Думаю, пойду завтра в спортзал .
  • Я думаю, что у в следующем году будет выходной.
  • Не думаю, что я куплю эту машину.

Прогноз

Мы часто используем и , чтобы делать прогнозы на будущее. Опять же, твердого плана нет. Мы говорим то, что, по нашему мнению, произойдет. Вот несколько примеров:

  • Завтра будет дождь .
  • Люди не пойдут к Юпитеру раньше 22 века.
  • Как вы думаете, кто получит работу?

по

Глагол быть является исключением из будет .Даже когда у нас есть очень твердый план и мы не говорим спонтанно, мы можем использовать вместо , а будет . Посмотрите на эти примеры:

  • Я буду завтра в Лондоне.
  • Там будет на вечеринке 50 человек.
  • Встреча будет в 9.30.

Глагол быть всегда исключителен!

идет на

Намерение

Мы используем специальную конструкцию для перехода к , когда у нас есть намерение сделать что-то , прежде чем мы говорим .Мы уже приняли решение , прежде чем говорить . Посмотрите на эти примеры:

  • Я выиграл 1000 долларов. Собираюсь покупать новый телевизор.
  • Мы не едем к , моя мама завтра.
  • Когда вы собираетесь поехать в отпуск?

В этих примерах у нас было намерений или планов, прежде чем говорить . Решение было принято до того, как мы заговорили.

Прогноз

Мы часто используем для перехода к , чтобы делать прогнозы на будущее.Наш прогноз основан на свидетельствах . Мы говорим о том, что, кажется, обязательно произойдет. Вот несколько примеров:

  • Небо очень черное. Идет снега .
  • Сейчас 8.30! Ты пропустишь поезд!
  • Я разбил служебную машину. Мой босс не будет очень счастлив!

В этих примерах текущая ситуация (черное небо / время / поврежденный автомобиль) дает нам хорошее представление о том, что должно произойти.

  • Мы используем и для предсказания, когда у нас нет реальных доказательств: «Завтра пойдет дождь». (Это мое ощущение, но я не могу быть уверенным.)
  • Мы используем до для предсказания, когда есть реальное свидетельство: «Будет дождь». (В небе большое черное облако, и если не пойдет дождь, я буду очень удивлен.)
Сыграйте с до игр

Present Continuous для Plan

Мы часто используем настоящее непрерывное время, чтобы говорить о будущем.Конечно, мы обычно используем настоящее продолженное, чтобы говорить о действии, происходящем в настоящем, но , если мы добавляем будущее слово , мы можем использовать его, чтобы говорить о будущем. (Под «будущим словом» мы подразумеваем такие слова или выражения, как завтра , на следующей неделе , в июне . Будущее слово может быть ясно выражено или понято из контекста.)

Иногда нет реальной разницы между намерением ( идет на ) и планом ( представляет собой непрерывный ).В этом случае не имеет значения, что мы используем.
  • Завтра покрасим спальню.
  • Завтра красим спальню.

Мы используем текущий непрерывный только тогда, когда существует план до того, как мы говорим. Посмотрите на эти примеры:

  • Мэри сдает музыкальный экзамен в следующем году .
  • Они не могут поиграть с тобой в теннис завтра . Они , работают .
  • Мы идем в театр в пятницу .
Непрерывное воспроизведение настоящего для будущих игр

Простое настоящее время для расписания

Когда событие находится в расписании или расписании (например, время взлета самолета), мы часто используем Present simple , чтобы выразить будущее. Обычно мы также используем будущую фразу (выраженную или понятную), например, завтра , в 18:30 , на следующей неделе .

Таким образом используются только несколько глаголов, например:

  • be, open, close, begin, start, end, finish, прибыть, прийти, уйти, вернуться

Посмотрите на эти предложения:

  • Поезд отправляется из Детройт в 21:00 сегодня вечером .
  • Джон начинает работу на следующей неделе .
  • Завтра четверг.
Present Simple для игр будущего

Future Time: Summary

Когда мы говорим, мы выбираем используемое время. Это важно в английском языке, потому что время, которое мы выбираем, выражает нечто большее, чем простой факт. Когда мы говорим о будущем, то время, которое мы выбираем, может выражать то, как мы «видим» будущее, даже наши личные чувства по поводу будущего.Он определенно выражает то, что мы считаем вероятностью (шансом, реальностью) того, что что-то произойдет, или тем, что мы уже решили это сделать.

В этой таблице дана простая шкала вероятности для каждой структуры. Это , а не , потому что язык - это не наука, и есть много переменных. Эта таблица должна помочь вам задуматься о «концепции» будущего на английском языке. Это понятие существует не во всех языках, но в английском оно очень важно.

% вероятность (до разговора) события структура используется для пример
0% будет без плана Не вставай. Я отвечу на звонок.
70% собирается намерение Мы собираемся сегодня смотреть телевизор.
90% настоящее время непрерывное план Я сдам экзамен в июне.
99,999% подарок простой график Мой самолет вылетает завтра в 6.00.

Невозможно по-английски выразить будущее со 100% уверенностью. (Те, кто говорит на любом языке, должны быть триллионерами!)

Future Time Quiz Учить английский : Грамматика: глаголы: будущее время.

python - PyTorch: предсказать единственный пример

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Рекламная
.

Смотрите также