你好，
我的
姓名
是
安德里亞
庫姆斯，
和 我是 加入 經過 我的 同事， 奧莉維亞 旗幟 英科特。
奧莉維亞 和 I 有 給定 a 推介會 前 稱為 什麼 模型 什麼時候。
如果 你 想 到 拿 a 更近 看 在 那 推介會，
你 能 拿 a 看 在 這 關聯 在 這 社群 郵政。
但 今天， 我們 想 到 演講 關於 某物 a 小的 位元 更多的。
是的， 今天 我們 想 到 思考 關於 造型 類型
和 如何 造型 類型 影響 分析
為了 每個 的 這 四 模型 目標 那 我們 談論 關於 之前。
正確的， 和 是 實際上 去 到 使用 這 相同的 數據。
這 是 數據 那 我們 拉 從 紅鰭鮪魚 那 代表
這 住房 市場 在 這 辛辛那提 區域。
這裡 是 嘗試 到 看
在 這 價格 的 房屋 相對的 到 他們的 方塊 鏡頭，
這 數位 的 床， 這 數位 的 浴室，
和 所以 在 和 所以 向前。
之前， 我們已經 回答 這 問題， 什麼 模型 什麼時候？
它 真的 取決於 在 什麼 模型 你是 去 到 選擇
基於 在 你的 目標 為了 這 分析。
為了 部分， 是 嘗試 到 檢查 關係
在哪裡 有 不 故意的 回覆;
解釋， 是 嘗試 到 解釋 a 關係
和 看 在 這 潛在的 因素 和 如何 那些 影響 這 回覆;
預測， 是 嘗試 到 預測 未來 結果
或者 這 回覆 在 新的 情況；
並識別， 是 嘗試 到 尋找 重要的 變數。
正確的。
現在 讓我們 帶來 這 造型 類型 進入 這 圖片。
兩個都 你的 回應 和 你的 因素 能 有 不同的 造型 類型。
在 跳轉， 那裡 是 三 主要的 造型 類型：
連續的， 名義上的， 和 序數。
連續 造型 類型 是 代表 經過 這 藍色的 三角形 圖示 這裡，
和 這 指的是 到 數位 數據 僅有的。
這 名義上的 建模 類型 是 代表 經過 這 紅色的 圖示,
和 這 是 數位 或者 特點 數據 在哪裡 價值觀 屬於 到 類別，
但 這 命令 是 不是 重要的。
為了 這 序數 造型 類型， 它 是 代表 經過 這 綠色的 圖示,
和 這 能 是 任何一個 數位 或者 特點 數據 作為 出色地。
但 在 這 案件， 價值觀 屬於 到 已訂購 類別。
什麼時候 你是 正在做 一個 分析 在 跳轉，
你 想 到 製作 當然 你 放 向上 這 正確的 造型 類型，
因為 跳轉 將要 做 這 正確的 模型 為了 你，
將要 做 這 正確的 分析 取決於 在 造型 類型。
安德里亞， I 有 a 遊戲 為了 我們 到 玩。
它是 稱為 姓名 那 分析。
做 你 想 到 玩？
絕對地。 I 愛 遊戲。
驚人的。
這是 你的 第一的 問題。
我們 想 到 確認
哪個 特徵 的 a 家 是 最多 重要的
到 確定 這 價格。
為了 例子， 方塊 鏡頭 和 數位 的 浴室
能 解釋 a 大的 數量 的 這 變化 在 價格，
但 其他 特徵 是 較少的 重要的。
全部 正確的， 奧利維亞。
I 思考 你是 製作 這 第一的 問題 簡單的 為了 我。
是 這 回答 確認？
讓我們 看。
是的， 你是 正確的。
I 做過 製作 那 一 a 小的 位元 簡單的 到 得到 我們 去，
但 那 是 確認 到 尋找 重要的 變數 之內 那裡。
有 a 夫妻 的 不同的 地方 在 跳轉
在哪裡 我們 能 使用 工具 到 確認 如果 那是 我們的 造型 目標。
在下面 這 分析 選單 在下面 篩檢， 預測 造型 和 合身 模型，
使用 工具 喜歡 預測器 篩檢， 引導 森林，
廣義 回歸 和 逐步 選擇。
為了 造型 類型，
什麼時候 是 尋找 在 這 目標 的 確認，
它是 不是 去 到 影響 事物 很多。
跳轉 是 去 到 做 這 正確的 分析
作為 長的 作為 你的 造型 類型 是 放 適當地。
我們 拿了 a 看 在 這 和 我們 拿了 兩個都 這 回覆 和 這 因素
和 改變 他們 從 連續的 到 名義上的
和 看了 在 如何 哪個 因素 來了 向上 作為 最多 重要的。
儘管 這 命令 的 這 因素 多種多樣， 這 主導的 因素 留下來 這 相同的。
全部 正確的。
它 看起來 喜歡 如果 我們的 目標 是 到 確認 重要的 因素，
真的嗎， 這 精確的 造型 類型 是 使用
不是 影響 事物 那 很多， 它 看起來 喜歡， 奧利維亞。
正確的。
我們的 結論 在 哪個 變數 是 重要的
不是 去 到 改變 很多 基於 在 這 造型 類型。
好的。
出色地， 那 是 好的 到 知道。
I 有 a 問題 為了 你。
是 你 準備好？
我是 準備好。
全部 正確的， 這裡 是 你的 問題。
讓我們 說 我們 想 到 建造 a 模型 到 預測 房子 價格。
這 模型 將要 是 基於 在 許多 重要的 預測器 變數 我們 有 在 我們的 數據。
為了 例子， 我們 想 到 預測
這 價格 的 a 房子 那 我們 想 到 放 在 這 市場。
哪個 目標 做 你 思考 是 在職的 和 這裡？
好的， 所以 它是 不是 喜歡 問題 一 在哪裡 是 嘗試 到 看
哪個 因素 是 最多 重要的 到 預測 住房 價格。
是 只是 真的 嘗試 到 得到 那 最終的 住房 價格 預言。
我是 去 到 去 和 預測。
全部 正確的， 讓我們 看 如果 你是 正確的。
是的， 你 是 正確的。
這 目標 的 這 分析 是 預測。
有 很多 的 不同的 平台 在 跳轉 在哪裡 你 能 建造 模型 為了 預言。
之內 每個 的 那些 平台 在 跳轉 在哪裡 你 能 建造 這 預言 模型，
跳轉 將要 做 這 正確的 分析 為了 你，
取決於 在 這 造型 類型 的 你的 回覆.
這裡 我們 有 a 桌子
的 不同的 造型 類型 為了 我們的 回應：
連續的， 名義上的， 和 序數。
為了 a 連續的 回覆,
這 是 這 典型的 一 那 我們 是 說 關於， 正確的？
我們 想 到 預測 這 價格 的 a 家 那 是 去 到 放 在 這 市場。
現在， 什麼時候 是 大樓 這 類型 的 模型 和 a 連續的 回覆,
出色地， 我們 想 到 知道 如何 強大的 那 模型 是。
什麼是 這 預測 力量 的 那 模型？
我們 能 使用 R平方 和 這 根 平均的 平方 錯誤
到 診斷 那 模型。
現在， 為了 a 名義上的 和 序數 模型， 它是 a 小的 位元 不同的。
為了 a 模型 和 a 名義上的 回覆, 我們 有 類別 作為 這 回覆.
在 這 例子， 是 尋找
在 無論 或者 不是 這 價格 將要 是 超過 或者 以下 1美元 百萬。
那是 什麼 我們 想 到 預測。
為了 這 序數 回覆, 這裡 我們 有 一個 已訂購 類別。
我們 想 到 預測 無論 這 價格 的 這 房子
是 去 到 是 低的， 中等的， 和 高的。
為了 這 名義上的 和 序數 例子，
再次， 我們 能 看 在 R平方 和 根 平均的 平方 錯誤
到 評價 那些 模型。
但 有 其他 事物 那 我們 能 使用 到 評價 那些 模型，
喜歡 這 錯誤分類 速度 和 這 區域 在下面 這 鵬 曲線。
的 課程， 我們的 最喜歡的 工具 在 跳轉
到 拿 a 看 在 我們的 預言 模型 是 這 預言 分析器。
讓我們 拿 a 看 在 這 不同之處 之間 這 預言 分析器
為了 這 造型 類型 的 我們的 回應。
為了 這 連續的 回覆, 我們 能 看 那 在 這 Y軸，
我們 有 這 意思是 預言 加 或者 減 這 信心 間隔
給定 這 價值 的 這 模型 因素 這裡 在 每個 的 這 X 軸。
為了 這 名義上的 和 序數 物流 模型，
什麼 我們 看 在 這 Y -軸
是 這 可能性 的 這 回覆 存在 在 a 肯定 類別。
為了 這 名義上的 物流 模型， 我們 有 這 可能性
那 這 房子 是 任何一個 去 到 是 多於 或者 以下 a 百萬 美元。
為了 這 序數 物流 模型，
我們 能 看 這 可能性 的 擁有 a 低的， 中等的， 或者 高的 價格。
好的， 所以 它 聲音 喜歡 這 目標 的 什麼 我們 想 到 預測
是 也 重要的 什麼時候 是 說 關於 那 預言 目標，
無論 我們 想 到 對待 價格 作為 連續的
和 得到 這 預測 的 這 精確的 價格 出去 的 那裡，
或者 如果 我們 想 到 對待 它 作為 a 類別。
正確的。
你 只是 需要 到 得到
那 回覆 多變的 放 向上 和 你的 數據 放 這 正確的 方式，
和 然後， 的 課程， 分配 這 正確的 造型 類型，
和 跳轉 是 去 到 建造 這 正確的 模型 為了 你。
全部 正確的， 安德里亞。
你是 準備好 為了 你的 下一個 問題？
我是 準備好。 讓我們 去。
好的。
我們 想 到 量化
這 影響 在 家 價格 從 額外的 臥室。
為了 例子， 在 平均的，
每一個 額外的 臥室 添加 約 $ 97,000 到 這 全部的 家 成本。
添加 a 臥室 添加 97,000 美元？
男人， 辛辛那提 是 a 艱難的 住房 市場。
那是 瘋狂的。
全部 正確的， 出色地， 所以 讓我們 看。
什麼 是 我們 嘗試 到 做 這裡？
是 嘗試 到 量化 這 影響 這裡。
I 思考 什麼 是 嘗試 到 做 是 解釋
那 影響 那 臥室 有 在 這 價格 的 a 房子。
我是 去 到 說 解釋。
你是 正確的。
是的， 是 嘗試 到 描述 這 關係。
在 解釋， 我們 使用 這 範圍 估計 採取 從 這 模型 方程式
到 量化 那些 關係 之間 這 因素 和 這 回應。
通常， 我們 使用 在 跳轉 在下面 這 合身 模型 選單 地點
工具 喜歡 標準最低 正方形， 物流 和 序數 回歸，
和 廣義 回歸。
造型 類型 能 真的 影響
如何 我們的 因式分解 關係 和 這 回覆 多變的 是 解釋。
我們 拿了 a 看， 和 我們 是 尋找
在 如何 做 這 數位 的 床位 影響 這 住房 價格？
我們 改變 床位 從 連續的， 到 名義上的， 到 序數，
和 看 什麼 那 關係 曾是。
我們 能 看 在下面 這 連續的， 那是 在哪裡 我們已經 得到
那 每一個 額外的 臥室 添加 97,000美元 關於 到 這 全部的 家 價格。
那 預言 分析器 節目 a 線性 關係
什麼時候 我們 對待 床位 作為 連續的。
但 什麼時候 我們 對待 床位 作為 名義上的 或者 序數，
有 不是 那 直的 線性 關係 去 在。
我們 看 a 長釘 在 價格 為了 4-5 臥室 比較的 到 去 從 2-3 臥室。
正確的。
I 看 和 名義上的 和 序數，
這 預言 分析器 看起來 幾乎 確切地 這 相同的，
所以 它 必須 是 這 相同的 模型。
然而， 我是 看到 和 這 範圍 估計，
他們 看 a 小的 位元 不同的 之間 名義上的 和 序數。
什麼是 去 在 那裡？
是的， 所以 這 名義上的 和 序數 造型 類型，
和 當我們 使用 那 在 回歸， 是 治療…
他們是 編碼 不同地 之內 這 回歸，
所以 這 範圍 估計 是 不同的。
為了 名義上的， 那 截距，
我們 思考 的 那 作為 這 意思是 房子 價格 穿過 全部 這 不同的 臥室，
和 每個 的 那些 範圍 估計
是 如何 很多 那 數位 的 床位 增加 或者 減少 那 意思是 房子 價格。
但 為了 單字 最後， 因為 是 尋找 在 命令 事宜，
我們 思考 的 這 截距 作為 如果 那裡 是 零 臥室
和 每個 的 那些 範圍 估計
是 這 影響 的 添加 一個 額外的 臥室 到 這 價格。
全部 正確的。
造型 類型 是 真的 去 到 影響 我的 範圍 估計。
I 真的 需要 到 思考 關於 確切地 什麼 做 I 想 到 解釋
作為 a 部分 的 這 模型 什麼時候 我是 正在做 這 分析。
是的。
全部 正確的。
是 你 準備好 為了 這 最終的 問題， 奧莉薇亞？
是的， 帶來 它 在。
全部 正確的， 這是 這 問題。
讓我們 說 我們 想 到 確認 群組 的 房屋
那 是 相似的 基於 在 a 清單 的 可能的 特徵。
在 其他 字，
我們 想 到 確認 市場 段 基於 在 事物 喜歡 方塊 鏡頭，
地點， 數位 的 臥室， 和 等等。
哪個 目標 做 你 思考 這 是？
I 思考 你是 嘗試 到 詭計 我 和 那 確認，
和 我是 不是 去 到 落下 為了 它。
好的。
但 那裡 是 不 回應 之內 這 問題。
I 思考 是 尋找 在 聚類。
我是 去 到 說 部分。
好的。
出色地， 你是 正確的， 奧利維亞。
I 做過 嘗試 和 詭計 你 a 小的 位元 因為 I 真的 通緝 到 贏。
但 你是 正確的， 那是 這 鑰匙 事物 這裡，
是 那 那裡 是 不 回應 這裡 在 這 分析。
我們 是 確實 尋找 在 部分。
什麼時候 我們的 目標 是 部分，
我們 能 使用 a 夫妻 的 不同的 聚類 工具。
我們 能 做 分層 聚類，
K-均值C 光澤， 或者 潛 班級 分析。
它是 重要的 到 保持 在 頭腦 那 和 分層 聚類，
你 能 僅有的 包括...
對不起， 你 能 包括 全部 的 這 造型 類型：
連續的， 名義上的， 和 序數。
但 為了 K均值 聚類，
你 能 僅有的 包括 變數 那 是 連續的。
為了 潛 班級 分析，
你 能 僅有的 包括 名義上的 或者 序數 變數。
在 我們的 案件 這裡， 什麼時候 是 尋找
在 這 數位 的 臥室， 很多 尺寸， 年 建造， 和 方塊 腳，
我們 有 a 組合 的 連續的 和 名義上的 變數。
分層 聚類 可能 是 這 最好的 聚類 工具 到 使用 在 這 設想。
它 看起來 喜歡 和 那 平行線 陰謀 和 分層 聚類，
或許 我們 可以 稱呼 簇 6 驚人的 地點。
是的。
如果 你 思考 a 大的 很多 尺寸 是一個 驚人的 地點，
是的， 我們 能 確實 稱呼 那 部分 驚人的 地點 家。
出色地， 全部 正確的， 奧莉維亞，
儘管 我 給予 你 a 詭計 在 那 最後的 問題，
它 看起來 喜歡 我們 結束 向上 和 a 領帶 這裡 再次。
出色地 有 到 重賽 再次 很快。
絕對地。
我們 談論 關於 什麼 模型 什麼時候， 並且 真的嗎，
什麼 模型 你 選擇 取決於 在 你的 目標 為了 這 分析，
無論 它是 部分， 解釋， 預測， 或者 確認。
是的， 在 條款 的 造型 類型， 再次，
跳轉 是 去 到 做 這 正確的 分析 為了 你，
尤其 和 你的 回應。
如果 你是 環境 他們 向上 和 這 正確的 造型 類型，
跳轉 是 去 到 做 這 正確的 分析 為了 你。
如果 你的 目標 是 解釋，
你 可能 需要 到 思考 a 小的 位元 關於 哪個 造型 類型 到 使用，
取決於 在 如何 你 想 到 解釋
這 影響 的 某物 喜歡 這 數位 的 臥室。
感謝 你， 奧利維亞。
這 是 所以 很多 樂趣。
讓我們 做 它 再次 下一個 年。
