Как стать автором
Обновить

Комментарии 16

Поправьте, пожалуйста, опечатку — mean squared error.

За статью спасибо, очень интересно было читать — как раз сейчас я ищу подобные способы прогнозирования.
Спасибо. Поправил. Надеюсь вам пригодится в работе )
все в общем ясно, статья хорошая.
но:
1. сформулируйте задачу. ЗАЧЕМ это? для обучения, для эксперта, для визуализации, для метрики? это же совсем разные случаи, и разные спектры решений
2. какой прикладной смысл в описанных вами штуках? хабр все же довольно профильный ресурс. вы пишете в персональный блог, хотя можете и в тематический. кстати — приглашаю: http://habrahabr.ru/blog/artificial_inte…
3. я не специалист в области оценки прогноза, но и в кд, и вообще — пользовался. скажите, что из написанного вами отсутствует в вики и учебниках по матстату/матметодам?
Степан, спасибо за вопросы. У меня есть мнение, что любая статья - это уже кем-то написанное, сформулированное и опубликованное. В ином случае это просто новость. Либо научное исследование. Цель этой статьи, и некоторых других из блога - квинтэссенция методов анализа данных в понятной и доступной форме.
За приглашение спасибо.
Вот только я не понял - вы за то, чтобы на Хабре были такие статьи, или против?
я — за. потому что полезно и не копипаст. по крайней мере приложенные файлики.
а статьи бывают разные, и тут тоже. я не считаю достижением найти и удачно вставить в хабр чужой контент. пусть это юмор, новость или кусок кода. я уважаю тех, кто пишет о личном опыте, больше тех, кто публикует ежедневные извлечения из ит-таблоидов.
а на вопросы ответите? и все же, почему личный блог?
На самом деле, когда я опубликовал первую статью на Хабре, мне сказали: "Зачем вы этот здесь постите, это совершенно не тот профиль." Честно говоря, я хочу, чтоб статья попадала в тематику. Я присоединился к блогу ИИ, но не могу сказать, что моя статья об этом. Хотя, бесспорно, ИИ меня тоже очень интересует и, возможно, я смогу написать что-то полезное.
Поэтому пока личный блог.
каждому важно найти интересное или полезное себе. имхо это интересно единицам, полезно и того меньшему числу людей. напишите следующую статью в духе: допустим, вы делаете то-то. и это у вас получается хорошо, но вот из-за кривости такого-то не получается изумительно. при помощи некоторых приемов мы сделаем так, что у вас будет получаться великолепно. тогда вставит многим
имхо
Вы правы. Я думал об этом.
Вчера...
Иван: Завтра будет дождь?
Вася: Нет.
Олег: Да.
Сегодня дождь.
Вася: Иван, помнишь ты вчера про дождь спашивал? Так вот согласно R2, MSE, MAPE, MAD и байесу я ошибся.
Иван: Какого черта я тебя послушал, и насрать на твои оценки - зонтик все равно дома.

в чем смысл? Иван теперь знает, что Вася хреновый синоптик и слушает тепель только Олега?
Про "насрать на твои оценки" - смешно. Остальное - так себе :)
Прогноз вещь априорная и естетвенно требовать его оценку качества до его совершения, иначе напоминает размахивание кулаками после драки. Или на основе этих апостериорных оценок мы узнаем какая модель лучше, и, надеясь, что в будущем она будет вести себя также, слепо ей верим?
ну почему же? Все ведь понимают, что это прогноз.
Вот одна модель может ошибиться три раза из десяти, другая один раз. На основе этого мы можем выбрать более подходящую модель. А ошибки - они всегда будут (теоретически)
Если честно, критерий Bias мне показался также малоинформативным; в него можно заложить (помимо оценки количества отклонений больше/меньше), еще и степень отклонения.
Bias - это вспомогательный критерий. В каких-то ситуациях он не нужен, а где-то крайне необходим. Любой аналитик может синтезировать себе еще десяток коэффициентов для оценки.
Согласен :) кстати, отличный блог... прочитал от корки до корки; жалко только, что так мало.
Спасибо. Над блогом будем работать ;)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации