特征選擇：Lasso和Ridge算法結合的彈性網絡回歸實現
【AI驅動】
背景 彈性網絡是一種結合嶺回歸（L2正則化）和Lasso回歸（L1正則化）優點的線性回歸模型，它在目標函數中引入了兩種正則化的權重參數，使得模型既具有Lasso的特性（可以將某些不重要的特征系數縮為零，實現特征選擇），又具有嶺回歸的特...
2025/01/07
回歸預測模型訓練集與測試集的進階可視化
【AI驅動】
背景 真實數據的分布與模型預測結果的差異往往隱藏在更復雜的圖表中，為了更全面地呈現訓練集與測試集之間的關系，并直觀展示預測值的置信區間及邊緣分布，本篇文章將帶大家深入理解一套綜合性的可視化方案，本文集成置信區間與邊緣柱狀圖的新圖表形式...
2025/01/07
從入門到實踐：如何利用Stacking集成多種機器學習算法提高模型性能
【AI驅動】
背景 在機器學習領域，通常會接觸到多種回歸或分類模型，但單一模型的性能可能受限于算法本身的特點。如何整合多個模型的優勢，進一步提升模型性能？Stacking（堆疊）技術便應運而生，本文通過一個實際案例，深入淺出地講解如何使用Stack...
2025/01/07
使用LSTM模型預測多特征變量的時間序列
【AI驅動】
數據集為印度氣候天氣預報數據，該數據集提供2013年1月1日至2017年4月24日在印度德里市的數據，存在 4 個參數分別是meantemp, humidity, wind_speed, meanpressure，其中meantemp為待預...
2025/01/07
基于LSTM模型的多輸入多輸出單步時間序列預測
【AI驅動】
數據集為某天氣預報數據，該數據集時間維度為2013年1月1日至2017年4月24日，存在 3 個特征分別是meantemp, humidity, meanpressure，接下來將以這三個特征為輸入、輸出，建立一個多輸入多輸出的LSTM模型...
2025/01/07
時間窗口劃分：時序預測模型的多種形式解析
【AI驅動】
當涉及時間序列數據的預測和分析時，時間窗口的劃分是一個至關重要的概念，時間窗口可以理解為我們在時間序列數據中選取的一段時間范圍來預測下一個時間點或時間段，利用劃分的數據進行訓練預測模型，在時間序列預測中，我們通常面臨著不同類型的預測問題，例...
2025/01/07
時間序列預測：CNN-BiLSTM模型實踐
【AI驅動】
BiLSTM是一種深度學習模型，它結合了兩個方向的長短期記憶網絡（LSTM），即正向和反向。它的優勢主要體現在兩個方面： 雙向信息捕捉：BiLSTM能夠同時從過去和未來的數據中學習，因為它有兩個方向的LSTM單元，一個用于正向序列，...
2025/01/07
探討EMD數據泄露問題的時序預測模型：EMD-CNN-LSTM實現與分析
【AI驅動】
EMD-CNN-LSTM是一種結合了經驗模態分解（EMD）、卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的模型，用于處理時序數據分析，能夠自適應地提取時頻特征并建模序列依賴關系。 1. 前言 在進行EMD-CNN-LSTM...
2025/01/07
梯度提升集成：LightGBM與XGBoost組合預測
【AI驅動】
LightGBM和XGBoost是兩種高效的梯度提升決策樹算法，常用于回歸和分類任務，通過逐步優化模型來提升預測精度，并支持并行計算以加速訓練過程，我們的組合模型通過分別訓練LightGBM和XGBoost模型，然后對它們的預測結果取平均值...
2025/01/07
SVM多分類分析：SHAP解釋各類別下各特征對模型的影響力
【AI驅動】
背景 目前大多數模型解釋技術通常側重于分析整體模型的輸出如何受到輸入特征的影響，而不是針對每個類別來分析特征的貢獻。這主要體現在以下幾個方面： 整體模型解釋：常見的模型解釋方法，如全局特征重要性分析、部分依賴圖、特征貢獻等，通...
2025/01/07
灰狼優化算法(GWO)：從理論到深度學習中的實踐應用
【AI驅動】
灰狼優化算法（GWO）是一種模擬灰狼群體獵食行為的優化算法，它主要通過模擬灰狼群體中的領袖狼（alpha）、跟隨狼（beta、delta）和普通狼（omega）的角色來實現尋優 1. 灰狼優化算法過程： 1.1 初始化 ...
2025/01/07
利用Pytorch框架構建lstm時間序列預測模型
【AI驅動】
PyTorch和TensorFlow各有優勢，選擇哪個框架通常取決于具體的應用場景和個人偏好，PyTorch因其簡潔性和動態計算圖，更適合快速原型開發和學術研究，而TensorFlow憑借其豐富的功能和強大的生產部署能力，更適合工業界的大規...
2025/01/07
Pythorch框架構建Attention-lstm時序模型
【AI驅動】
Attention 是一種機制，在神經網絡中處理序列數據時，使模型能夠“專注”于輸入序列中不同部分的重要性，它通過給每個輸入位置分配不同的權重，以便網絡可以在處理序列時關注更相關的部分，從而提高模型性能 Attention + LST...
2025/01/07
SHAP全解析：機器學習、深度學習模型解釋保姆級教程
【AI驅動】
什么是SHAP解釋？ 在機器學習和深度學習領域，模型解釋性是一個重要的課題，盡管復雜的模型如深度神經網絡和集成模型（如XGBoost、LightGBM）在預測性能上表現優異，但它們通常被視為“黑箱”，難以解釋其內部決策過程，SHAP（...
2025/01/07
數據分布與變化：從理論到實踐指南
【AI驅動】
什么是數據分布 數據分布指的是在給定數據集中，不同數值或取值出現的頻率或概率的分布模式，它描述了數據集中各個數值或取值的分布情況，包括集中趨勢（如均值、中位數、眾數）、數據的變異程度（如標準差、方差）以及數據點在整個數據范圍內的分布情...
2025/01/07
