안녕하세요, 나는 론 케넷.
이것 ~이다 a 관절 말하다 ~와 함께 크리스 갓월트.
이었다 가고 있다 에게 말하다 에게 너 ~에 대한 모델.
모델은 사용된 널리.
우리 희망 에게 가져오다 일부 추가의 관점
~에 어떻게 에게 사용 모델 ~에 일반적인.
우리 부르다 그만큼 말하다
"다른 목표, 다른 모델:
어떻게 에게 사용 모델 에게 갈다 당신의 질문."
나의 부분 ~ 할 것이다 BE 한 소개, 그리고 아픈 주다 한 예.
당신은 할 것이다 가지다 입장 에게 그만큼 데이터 나는 사용 중.
그 다음에 크리스 ~ 할 것이다 계속하다 와 함께 더 복잡한 예,
소개하다 그만큼 샤프 가치 사용 가능 ~에 제이엠피 17,
그리고 제공하다 일부 결론.
우리 모두 알다 저것 모두 모델 ~이다 잘못된,
하지만 일부 ~이다 유용한.
홀로 칼린 말했다 무엇 다른.
그 말했다 저것 그만큼 목적 ~의 모델 ~이다 ~ 아니다 에게 맞다 그만큼 데이터,
하지만 에게 갈다 그만큼 질문.
그 다음에 이것 남자, 파블로 피카소, 그 말했다 ...에 뭔가가 있어요.
그 죽었다 ~에 1973년, 그래서 너 ~할 수 있다 상상하다 언제 이것 ~였다 말했다.
I 생각하다 ~에 그만큼 일찍 '70 에스.
"컴퓨터 ~이다 쓸모 없는. 그들 ~할 수 있다 오직 주다 너 답변합니다."
그 ~이다 더 ~에 선 ~와 함께 카를린.
나의 가져가다 ~에 이것이 그것입니다
이것은 제시한다 주요 차이점 ~ 사이 a 모델 그리고 a 컴퓨터 프로그램.
나는 찾고 ~에 그만큼 모델 ~에서 a 통계학자의 관점.
취급 ~와 함께 상자의 유명한 성명.
"예, 일부 ~이다 유용한. 어느 1개?"
제발 돕다 우리를.
무엇을합니까 너 평균 ~에 의해 일부 ~이다 유용한?
그것은 ~ 아니다 매우 유용한 에게 말하다 저것 .
칼린으로 가다, "갈다 그만큼 질문."
좋아요, 그게 a 좋은 아이디어.
어떻게 하다 우리 하다 저것?
그만큼 가리키다 ~이다 저것 상자 보인다 집중하다 데이터 분석 단계에서
통계의 수명 주기 보기에서 문제 도출로 시작되는
움직임 에게 목표 공식화, 데이터 수집, 데이터 분석,
결과, 운영화 ~의 발견,
소통적인 결과, 그리고 영향 평가.
칼린은 더 집중하다 ~에 그만큼 문제 이끌어 냄 단계.
이것들 둘 인용 부호 ~의 상자 그리고 칼린
나타내다 에게 다른 단계 ~에 이것 삶 주기.
그만큼 데이터 나는 가고 있다 에게 사용 ~이다 한 산업 데이터 세트,
174개의 관찰 결과.
우리 가지다 감지기 데이터.
우리 가지다 63 센서.
그들은 라벨이 붙은 1, 2, 3, 4 에게 63.
우리 가지다 둘 응답 변수.
이것들 ~이다 오는 ~에서 테스트 일부 시스템.
그만큼 상태 보고서 ~이다 불합격/합격.
52.8% ~의 그만큼 시스템 저것 ~이었다 테스트됨 실패한.
우리 가지다 또 다른 보고서,
어느 ~이다 a 더 상세한 보고서 ~에 시험 결과.
언제 시스템 실패하다,
우리 가지다 일부 분류 ~의 그만큼 실패.
시험 결과 ~이다 더 상세한.
상태 ~이다 가/안 가.
그만큼 목표 ~이다 에게 결정하다 그만큼 체계 상태 ~에서 그만큼 감지기 데이터
그래서 저것 우리 ~할 수 있다 아마도 피하다 그만큼 소송 비용 그리고 지연 ~의 테스트 중,
그리고 우리 ~할 수 있다 가지다 일부 일찍 예측 ~에 그만큼 믿음 ~의 그만큼 체계.
하나 접근하다 우리 ~할 수 있다 가져가다 ~이다 에게 사용 a 부스트 나무.
우리 놓다 그만큼 상태 응답으로 63개 센서 X가 요인으로 작용합니다.
그만큼 부스트 나무 ~이다 훈련된 순차적으로, 하나 나무 ~에 a 시간.
T 그 다른 모델 이었다 가고 있다 에게 사용 ~이다 무작위의 숲,
그리고 그게 완료 ~와 함께 독립적인 나무들.
거기 ~이다 a 잇달아 일어나는 측면 ~에 부스트 나무들
저것 ~이다 다른 ~에서 무작위의 숲.
그만큼 설정 ~의 부스트 나무들 포함한다 삼 매개변수:
그만큼 숫자 ~의 나무들, 깊이 ~의 나무들, 그리고 그만큼 학습 비율.
이것 ~이다 무엇 제이엠피 준다 ~처럼 기본값.
부스트됨 나무들 ~할 수 있다 BE 사용된 에게 해결하다 최대 목적 기능.
우리 ~할 수 있었다 사용 그것 ~을 위한 푸아송 회귀,
어느 ~이다 취급 ~와 함께 카운트 저것 ~이다 a 조금 더 어렵다 에게 성취하다
~와 함께 무작위의 숲.
이었다 가고 있다 에게 집중하다 ~에 이것들 둘 유형 ~의 모델.
언제 우리 적용하다 그만큼 부스트 나무,
그리고 우리 가지다 a 확인 세트 위로
~와 함께 43 시스템 그어진 무작위로 ~처럼 그만큼 확인 세트.
131개의 시스템 사용된다 ~을 위한 그만큼 훈련 세트.
우리 ~이다 구하는 a 9.3% 오분류 비율.
삼 실패한 시스템.
우리 알다 그들이 실패한 왜냐하면 우리 가지다 그것 ~에 그만큼 데이터,
~이었다 실제로 분류된 ~처럼 통과하다.
그만큼 20 저것 통과했다, 19 ~이었다 분류된 ~처럼 통과하다.
그만큼 거짓 예측했다 통과하다 ~이다 13 %.
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 변하기 쉬운 열 기여.
우리 보다 저것 감지기 56, 18세 11, 그리고 61 ~이다 그만큼 맨 위 네 개
~에 자귀 ~의 기여하다 에게 이것 분류.
우리 보다 저것 ~에 그만큼 훈련 세트, 우리 가졌다 영 잘못된 분류.
우리 ~할 것 같다 가지다 일부 ~ 위에 나에게 맞는 n 이것 비티 애플리케이션.
만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 승강기 곡선,
40 % ~의 그만큼 시스템, 우리 ~할 수 있다 얻다 ~ 위에 둘 승강기
어느 ~이다 이 분류기가 제공하는 성능.
만약에 우리 노력하다 그만큼 야유 덫 숲,
또 다른 옵션, 다시, 우리 하다 그만큼 같은 물건.
우리 사용 그만큼 같은 확인 세트.
그만큼 기본값 ~의 제이엠피 ~이다 주는 것 너 좀 매개변수
~을 위한 그만큼 숫자 ~의 나무들
그리고 그만큼 숫자 ~의 특징 에게 BE 선택된 ~에 각 방법.
이것 ~이다 어떻게 그만큼 무작위의 숲 공장.
너 ~해야 한다 BE 알고 있는 저것 이것 ~이다 ~ 아니다 매우 좋은
만약에 너 가지다 범주적 변수 그리고 없어진 데이터,
어느 ~이다 ~ 아니다 우리의 사례 여기.
지금, 그만큼 오분류 비율 ~이다 6.9, 낮추다 ~보다 전에.
~에 그만큼 훈련 세트, 우리 가졌다 일부 잘못된 분류.
그만큼 무작위의 숲 적용된 에게 그만큼 시험 상태,
어느 수단 언제 우리 가지다 그만큼 세부 ~에 그만큼 실패 ~이다 23.4,
그래서 나쁜 성능.
또한, ~에 그만큼 훈련 세트, 우리 가지다 5% 잘못된 분류.
하지만 우리 가지다 지금 a 더 넓은 범위 ~의 옵션
그리고 그것이 설명하고 있어요 일부 ~의 그만큼 낮추다 성능.
~ 안에 그만큼 승강기 곡선 ~에 그만큼 시험 결과,
우리 실제로, ~와 함께 상당히 좋은 성능,
~할 수 있다 선택하다 위로 그만큼 맨 위 10 % ~의 그만큼 시스템 ~와 함께 a 영향력 ~의 ~ 위에 10.
그래서 우리 가지다 10개 이상 겹 증가하다 ~을 위한 10 % ~의 그만큼 시스템
상대적인 에게 그만큼 멋진 평균.
지금 이것 ~이다 포즈를 취하다 a 질문- 기억하다 그만큼 주제 ~의 그만큼 말하다-
무엇 ~이다 우리 찾고 에?
하다 우리 원하다 에게 식별하다 맨 위 점수 좋은 시스템?
그만큼 무작위의 숲 ~일 것이다 하다 저것 ~와 함께 그만큼 시험 결과.
또는 하다 우리 원하다 에게 예측하다 a 높은 비율 ~의 통과하다?
그만큼 부트스트랩 트리 ~일 것이다 권하다 저것.
A 반성 질문 ~이다 에게 바라보다 ~에 무엇 ~이다 영향을 미치는 이것 분류.
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 열 기여 ~에 그만큼 부스트 나무.
삼 ~의 그만큼 네 개의 탑 변수 보여주다 위로 또한 ~에 그만큼 무작위의 숲.
만약에 우리 사용 그만큼 상태 합격/불합격,
또는 그만큼 상세한 결과,
거기 ~이다 a 많은 ~의 유사 ~에 그만큼 중요성 ~의 그만큼 센서.
이것 ~이다 단지 주는 것 너 일부 배경.
크리스 ~이다 가고 있다 에게 따르다 위로 ~와 함께 한 평가 ~의 그만큼 감광도
~의 이것 변하기 쉬운 중요성, 그만큼 사용 ~의 SHAP 대 알루에스
그리고 더 흥미로운 것들.
이것 간다 뒤쪽에 에게 질문 무엇 ~이다 당신의 목표,
그리고 어떻게 ~이다 그만큼 모델 거들기 너 수치 밖으로 그만큼 목표
그리고 아마도 날카롭게 하다 그만큼 질문 저것 온다 ~에서 그만큼 성명 ~의 그만큼 목표.
크리스, 그것은 모두 당신의 것입니다.
감사해요, 론.
나는 가고 있다 에게 선택하다 위로 ~에서 어디 론 중단되었다
그리고 구하다 a 모델 저것 ~ 할 것이다 예측하다 ~이든 또는 ~ 아니다 a 단위 ~이다 좋은 또는 아니다,
그리고 만약에 그것 아니다, 뭐야 그만큼 ~할 것 같은 실패 방법 저것 가지다 결과는?
이것 ~일 것이다 BE 유용한 그 안에 만약에 a 모델 ~이다 좋은 ~에 예측하다 좋은 단위,
우리 5월 ~ 아니다 가지다 에게 주제 그들을 에게 많이 더 나아가 테스트.
만약에 그만큼 모델 준다 a 예측했다 실패 방법,
이었다 할 수 있는 에게 얻다 a 머리 시작 ~에 진단 그리고 고정 그만큼 문제,
그리고 혹시, 우리 5월 BE 할 수 있는 에게 얻다 일부 힌트
~에 어떻게 에게 개선하다 그만큼 생산 프로세스 ~에 그만큼 미래.
나는 가고 있다 에게 가다 ~을 통해 그만큼 순서
~의 어떻게 I 접근했다 대답하다 이것 질문 ~에서 그만큼 데이터.
I 원하다 에게 말하다 ~에 그만큼 시초 저것 이것 ~이다 간단히 그만큼 길 저것 I 가지고 갔다
~처럼 I 물었다 질문 ~의 그만큼 데이터 그리고 행동했다 ~에 다양한 패턴 저것 I 봤다.
거기 ~이다 문자 그대로 많은 다른 방법 저것 하나 ~할 수 있었다 진행하다 ~와 함께 이것.
있다 자주 ~ 아니다 정말 a 진심으로 옳은 답변,
단지 a 표준 ~을 위한 ~이든 또는 ~ 아니다 그만큼 모델 ~이다 좋은 충분한,
그리고 그만큼 양 저것 당신은 할 수 있는 에게 얻다 완료
~에 그만큼 시간 저것 너 가지다 에게 얻다 a 결과 뒤쪽에.
I 가지다 아니요 의심 저것 거기 ~이다 더 나은 모델 밖으로 거기
~보다 무엇 I 왔다 위로 ~와 함께 여기.
우리의 목표 ~이다 에게 보여주다 한 실제 프로세스 ~의 태클링 a 예측 문제,
설명하다 어떻게 하나 ~할 수 있다 이동하다 앞으로
~에 의해 반복 ~을 통해 사이클 ~의 모델링 그리고 심상,
따라갔다 ~에 의해 관찰하다 그만큼 결과 그리고 사용 중 그들을 에게 묻다 또 다른 질문
~까지 우리 찾다 무엇 ~의 한 답변.
I ~ 할 것이다 BE 사용 중 제이엠피 ~처럼 a 통계적 스위스 군대 칼,
사용 중 많은 도구 ~에 제이엠피
그리고 수행원 그만큼 직관 I 가지다 ~에 대한 모델링 데이터
저것 가지다 세워짐 위로 ~ 위에 많은 연령.
첫 번째, 하자 단지 가져가다 a 바라보다
~에 그만큼 주파수 ~의 그만큼 다양한 시험 결과 카테고리.
우리 보다 저것 그만큼 가장 큰 그리고 최대 잦은 범주 ~이다 좋은.
잘 아마 가지다 그만큼 최대 운 존재 할 수 있는 에게 예측하다 저것 범주.
~에 그만큼 다른 손, 그만큼 위급 신호 범주 가지다 오직 둘 이벤트
그래서 그것은 가고 있다 에게 BE 매우 어려운 ~을 위한 우리를 에게 BE 할 수 있는 에게 하다 많이 ~와 함께 저것 범주.
우리 5월 가지다 에게 세트 저것 하나 곁에.
잘 보다 ~에 대한 저것.
벨로시티 II, 꼬마 도깨비, 그리고 브레이크
~이다 모두 꽤 희귀한 ~와 함께 다섯 또는 육 이벤트 각.
거기 5월 BE 일부 제한 사항 ~에 무엇 이었다 할 수 있는 에게 하다 ~와 함께 그들을 ~처럼 잘.
I 말하다 이것 왜냐하면 우리 가지다 174 관찰
그리고 우리 가지다 63 예측변수.
그래서 우리 가지다 a 많은 ~의 예측 변수 ~을 위한 a 매우 작은 숫자 ~의 관찰,
어느 ~이다 실제로 심지어 더 작은 언제 너 고려하다 그만큼 주파수
~의 일부 ~의 그만큼 카테고리 저것 이었다 견딜 수 없는 에게 예측하다.
이었다 가고 있다 에게 가지다 에게 일하다 반복적으로 ~에 의해 행위 시각화 ~에 모델링,
인식하다 패턴, 질문 질문,
그리고 그 다음에 연기 ~에 저것들 ~와 함께 또 다른 모델링 단계 반복적으로
~에 주문하다 에게 찾다 a 모델 그게 가고 있다 에게 하다 a 좋은 직업
~의 예측하다 이것들 응답 카테고리.
I 가지다 그만큼 데이터 정렬됨 ~에 의해 시험 결과,
그래서 저것 그만큼 좋은 결과 ~이다 ~에 그만큼 시작,
따라갔다 ~에 의해 각 ~의 그만큼 다른 실패 모드 d ~하도록 하다 후 저것.
I 갔다 앞으로 그리고 색깔이 있는 각 ~의 그만큼 행 ~에 의해 시험 결과 그래서 저것 우리 ~할 수 있다 보다
어느 관찰 속하다 에게 a 특정한 응답 범주.
그래서 그 다음에 I 갔다 ~ 안으로 그만큼 모델- 주도하다 다변량 제어 차트
그리고 I 가져왔다 ~에 모두 ~의 그만큼 센서 ~처럼 프로세스 변수.
부터 I 가졌다 그만큼 좋은 시험 결과 ~에 그만큼 시작,
I 라벨이 붙은 저것들 ~처럼 역사적인 관찰.
이것 우리에게 준다 a 티² 차트.
그것은 선택됨 13 주요한 구성 요소 ~처럼 그것은 기초.
무엇 우리 보다 여기
~이다 저것 그만큼 차트 ~이다 지배하다 ~에 의해 이것들 둘 전철기 오른쪽 여기
그리고 모두 ~의 그만큼 다른 전철기 ~이다 매우 작은 ~에 값
상대적인 에게 저것들 둘.
그 두 가지 점이 발생합니다 에게 BE SOS 전철기.
그들 ~이다 매우 심각한 이상치 ~에 그만큼 감지기 독서.
부터 우리 또한 오직 가지다 둘 관찰 ~의 저것들,
나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 가져가다 저것들 밖으로 ~의 그만큼 데이터 세트
그리고 말하다, 음, SOS는 확실히 그래서 나쁜 저것 그만큼 센서
~해야 한다 BE 단지 나는 끄다 그만큼 차트.
만약에 우리 맞닥뜨리다 그것, 이었다 단지 가고 있다 에게 가다 앞으로
그리고 노력하다 에게 우려 우리 스스로 ~와 함께 그만큼 다른 가치
저것 ~하지 않다 가지다 이것 끄다- 그만큼- 차트 행동.
스위칭 에게 a 통나무 규모, 우리 보다 저것 그만큼 좋은 시험 결과
~이다 꽤 잘 - 예의 바르게 행동했다.
그 다음에 있다 명확한 신호
~에 그만큼 데이터 ~을 위한 그만큼 다른 실패 모드.
지금 우리 ~할 수 있다 송곳 아래에 a 작은 조금 더 깊이,
취득 a 바라보다 ~에 그만큼 기부금 플롯 ~을 위한 그만큼 역사적인 데이터,
그만큼 좋은 시험 결과 데이터, 그리고 그만큼 실패 모드
에게 보다 만약에 어느 패턴 알려지다 ~에 그만큼 센서 저것 우리 ~할 수 있다 행동 에.
나는 가고 있다 에게 제거하다 저것들 두 개의 SOS 관찰
그리고 선택하다 그만큼 좋은 단위.
만약에 I 마우스 오른쪽 버튼 클릭 ~에 그만큼 구성,
I ~할 수 있다 가져오다 위로 a 기부금 구성
~을 위한 그만큼 좋은 단위, 그리고 그 다음에 I ~할 수 있다 가다 ~ 위에 에게 그만큼 단위
어디 거기 ~였다 a 실패, 그리고 I ~할 수 있다 하다 그만큼 같은 물건,
그리고 잘 BE 할 수 있는 에게 비교하다 그만큼 기부금 플롯 옆 ~에 의해 옆.
그래서 무엇 우리 보다 여기 ~이다 그만큼 기부금 플롯
~을 위한 그만큼 통과하다 단위 그리고 그만큼 실패하다 단위.
그만큼 기부금 플롯
~이다 그만큼 양 저것 각 열 ~이다 기여하다 에게 그만큼 T ²
~을 위한 a 특정한 열.
각각의 그만큼 바 거기 대응하다 에게 한 개인 감지기 ~을 위한 저것 열.
기부금 플롯 ~이다 색깔이 있는 녹색 언제 저것 열 ~이다 이내에 삼 시그마,
사용 중 한 개인들 그리고 움직이는 범위 차트,
그리고 그것은 빨간색 만약에 그것은 밖으로 ~의 제어.
여기 우리 보다 최대 ~의 그만큼 센서 ~이다 ~에 제어 ~을 위한 그만큼 좋은 단위,
그리고 최대 ~의 그만큼 센서 ~이다 밖으로 ~의 제어 ~을 위한 그만큼 실패한 단위.
무엇 I ~였다 희망하다 ~을 위한 여기
~일 것이다 가지다 계속 ~ 이다 만약에 거기 ~였다 오직 a 하위 집합 ~의 그만큼 기둥
또는 센서 저것 ~이었다 밖으로 ~의 제어 위에 그만큼 실패한 단위.
또는 만약에 I ~였다 할 수 있는 에게 보다 패턴
저것 변경됨 가로질러 그만큼 다른 실패 모드,
어느 ~일 것이다 돕다 나 격리하다 무엇 변수 ~이다 중요한
~을 위한 예측하다 그만큼 시험 결과 결과.
안타깝게도, 예쁜 많이 모두 ~의 그만큼 센서
~이다 ~에 제어 언제 것들 ~이다 좋은,
그리고 최대 ~의 그들을 ~이다 밖으로 ~의 제어 언제 것들 ~이다 나쁜.
그래서 우리는 갈거야 가지다 에게 사용 일부 더 정교한 모델링
에게 BE 할 수 있는 에게 태클 이것 예측 문제.
가지고있다 ~ 아니다 설립하다 아무것 ~에 그만큼 열 기여 플롯,
나는 가고 있다 에게 뒤쪽에 위로 그리고 반품 에게 그만큼 둘 모델 저것 론 설립하다.
여기 ~이다 그만큼 열 기여 ~을 위한 저것들 둘 모델,
그리고 우리 보다 저것 있다 일부 합의 ~에 자귀 ~의
무엇 ~이다 그만큼 최대 중요한 센서.
하지만 부스트 나무 설립하다 a 약간 더 큰 세트 ~의 센서 ~처럼 존재 중요한
~ 위에 그만큼 부트스트랩 숲.
어느 ~의 이것들 둘 모델 ~해야 한다 우리 신뢰하다 더?
만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 전반적인 모델 맞다 보고서,
우리 보다 저것 그만큼 부스트 나무 모델 가지다 a 매우 높은 훈련 RS 왜 ~의 0.998
그리고 a 약간 더 작은 v 알리데이션 RS 왜 ~의 0.58.
이것 외모 좋다 한 과적합 상황.
언제 우리 바라보다 ~에 그만큼 무작위의 숲, 그것 가지다 a 약간 더 작은 훈련 RS 왜,
아마도 a 더 현실적인 하나, ~보다 그만큼 부트스트랩 숲,
그리고 그것은 가지고있다 a 약간 더 큰 확인 RS 왜.
그만큼 일반화 성능 ~의 그만큼 무작위의 숲
~이다 바라건대 a 작은 조금 더 나은.
나는 기울어진 에게 신뢰하다 그만큼 무작위의 숲 모델 a 작은 조금 더.
부분 ~의 이것 ~이다 가고 있다 에게 BE 기반을 둔 ...에 단지 그만큼 민속학 ~의 이것들 둘 모델.
부스트됨 나무들 ~이다 유명한 ~을 위한 존재 빠른, 고도로 정확한 모델
저것 일하다 잘 ~에 매우 크기가 큰 데이터세트.
반면 그만큼 전문 ~이다 저것 무작위의 숲 ~이다 더 정확한 ~에 더 작은 데이터 세트.
그들 ~이다 꽤 건장한, 지저분한, 그리고 시끄러운 데이터.
있다 a 긴 역사 ~의 사용 중 이것들 종류 ~의 모델
~을 위한 변하기 쉬운 선택 저것 간다 뒤쪽에 에게 a 종이 ~에 2010
저것 가지다 계속 ~ 이다 인용됨 거의 1200 타임스.
그래서 이것 ~이다 a 인기 있는 접근하다 ~을 위한 변하기 쉬운 선택.
I 했다 a 비슷한 찾다 ~을 위한 부스팅,
그리고 I 하지 않았다 상당히 보다 ~처럼 많이 역사 약 변하기 쉬운 선택
~을 위한 부스트 나무들 ~처럼 I 했다 ~을 위한 무작위의 숲.
을 위한 이것 주어진 데이터 r을 설정하다 밤 여기,
우리 ~할 수 있다 하다 a 감광도 분석 에게 보다 어떻게 믿을 수 있는
그만큼 열 기여 ~이다 ~을 위한 이것들 둘 다른 구혼,
사용 중 그만큼 시뮬레이션 역량 ~에 제이엠피 찬성.
무엇 우리 ~할 수 있다 하다 ~이다 만들다 a 무작위의 확인 열
저것 ~이다 a 공식 열
저것 너 ~할 수 있다 다시 놓기 그리고 ~ 할 것이다 분할 그만큼 데이터
~ 안으로 무작위의 훈련 그리고 홀드아웃 세트 ~의 그만큼 같은 부분
~처럼 그만큼 원래의 확인 열.
우리 ~할 수 있다 가지다 그것 재방송 이것들 둘 복수
그리고 유지하다 길 ~의 그만큼 열 기부금 부분
~을 위한 각 ~의 이것들 재분할.
우리 ~할 수 있다 보다 어떻게 일관된 그만큼 스토리는
~ 사이 그만큼 부스트 나무 모델 그리고 그만큼 무작위의 숲.
이것 ~이다 예쁜 쉬운 에게 하다.
우리는 그냥 간다 에게 그만큼 만들다 확인 열 공익사업
그리고 언제 우리 만들다 a 새로운 열, 우리 묻다 그것 에게 만들다 a 공식 열
그래서 그것이다 ~할 수 있었다 BE 다시 초기화되었습니다.
그 다음에 우리 ~할 수 있다 반품 에게 그만큼 부트스트랩 숲 플랫폼,
오른쪽- 딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 열 기부금 부분,
선택하다 시뮬레이션합니다.
그것은 할 것이다 가져오다 위로 a 대화
질문 우리를 어느 ~의 그만큼 입력 기둥 우리 원하다 에게 스위치 밖으로.
나는 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 확인 열,
그리고 나는 가고 있다 에게 스위치 ~에 교체로 ~의 그것,
이것 무작위의 확인 공식 열.
이었다 가고 있다 에게 하다 이건 백 타임스.
부트스트랩 숲 ~이다 가고 있다 에게 BE 재방송
사용 중 새로운 무작위의 파티션 ~의 그만큼 데이터 ~ 안으로 훈련 그리고 확인.
이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 그만큼 분포 ~의 그만큼 부분
가로질러 모두 그만큼 시뮬레이션 달린다.
이것 ~ 할 것이다 생성하다 a 데이터 세트
~의 열 기부금 부분 ~을 위한 각 감지기.
우리 ~할 수 있다 가져가다 이것 그리고 가다 ~ 안으로 그만큼 그래프 건축업자
그리고 가져가다 a 바라보다 그리고 보다 어떻게 일관된 저것들 열 기여 ~이다
가로질러 모두 이것들 무작위의 파티션 ~의 그만큼 데이터.
여기 ~이다 a 구성 ~의 그만큼 열 기부금 부분
~에서 각 ~의 그만큼 100 무작위의 개편 ~의 그만큼 확인 열.
그 점들 우리 보다 ~에 여기 회색이에요,
감지기 18 보인다 에게 BE 일관되게 a 큰 기부자, ~처럼 하다 감지기 61.
우리 또한 보다 ~와 함께 이것들 빨간색 십자가,
저것들 ~이다 그만큼 열 기여 ~에서 그만큼 원래의 분석 저것 론 했다.
그만큼 전반적인 이야기 저것 이것 말한다 ~이다 저것 그만큼 성향
i s 저것 언제든지 그만큼 원래의 열 기부금 작았어,
저것들 답장 시뮬레이션 열 기여 또한 경향 에게 BE 작은.
언제 그만큼 열 기여 ~이었다 크기가 큰 ~에 그만큼 원래의 분석,
그들 경향 에게 머무르다 크기가 큰.
이었다 구하는 a 비교적 일관된 이야기 ~에서 그만큼 부트스트랩 숲
~에 자귀 ~의 무엇 기둥 ~이다 중요한.
지금 우리 ~할 수 있다 하다 그만큼 같은 물건 ~와 함께 그만큼 부스트 나무,
그리고 그만큼 결과 아니다 상당히 ~처럼 일관된 ~처럼 그들 ~이었다 ~와 함께 그만큼 부트스트랩 숲.
그래서 여기 ~이다 a 다발 ~의 기둥
어디 그만큼 초기의 열 기여 왔다 아주 작게
하지만 그들 가졌다 a 더 상당한 기부금
~에 일부 ~의 그만큼 무작위의 개편 ~의 그만큼 확인 열.
저것 또한 일어났다 상당히 a 조금 끝났다 이것들 열 52 ~을 통해 55 ~ 위에 여기.
그 다음에 거기 ~이었다 또한 일부 상황
어디 그만큼 원래의 열 기부금 ~였다 상당히 크기가 큰,
그리고 최대, 만약에 ~ 아니다 모두,
~의 그만큼 다른 열 기여 설립하다 ~에 그만큼 시뮬레이션 ~이었다 더 작은.
저것 일어난다 여기 ~와 함께 열 48,
그리고 에게 일부 정도 또한 ~와 함께 열 11 ~ 위에 여기.
그만큼 전반적인 결론 존재 저것 I 생각하다 이것 확인 셔플링
~이다 표시 저것 우리 ~할 수 있다 신뢰하다 그만큼 열 기여
~에서 그만큼 부트스트랩 숲 에게 BE 더 안정적인 ~보다 저것들 ~의 그만큼 부스트 나무.
기반으로 이것 비교, I 생각하다 I 신뢰하다 그만큼 열 기여
~에서 그만큼 부트스트랩 숲 더,
그리고 나는 가고 있다 에게 사용 그만큼 기둥 저것 그것 추천
~처럼 그만큼 기초 ~을 위한 일부 다른 모델.
무엇 ID 좋다 에게 하다
~이다 찾다 a 모델 저것 ~이다 둘 다 더 간단하다 ~보다 그만큼 부트스트랩 숲 모델
그리고 수행하다 더 나은 ~에 자귀 ~의 확인 세트 성능
~을 위한 예측하다 통과하다 또는 실패하다.
전에 진행 ~와 함께 그만큼 다음 모델링 물건,
나는 가고 있다 에게 하다 무엇 저것 I ~해야 한다 가지다 아마 완료 ~에 그만큼 매우 시작,
어느 ~이다 에게 가져가다 a 바라보다 ~에 그만큼 센서 ~에 a 산점도 행렬
에게 보다 어떻게 상관관계가 있는 그만큼 감지기 독서 이다,
그리고 또한 바라보다 ~에 히스토그램 ~의 그들을 ~처럼 잘 에게 보다 만약에 그들은 국외자- 엎드린
또는 무겁게 비뚤어진 또는 그렇지 않으면 고도로 비 가우스.
무엇 우리 보다 여기 ~이다 거기 ~이다 예쁜 강한 다중공선성
~ 중에 그만큼 입력 변수 일반적으로.
이었다 오직 찾고 ~에 a 하위 집합 ~의 그들을 여기,
하지만 이것 높은 다중공선성 지속된다 가로질러 모두 ~의 그만큼 감지기 독서.
이것 제안하다 저것 ~을 위한 우리의 모델,
우리 ~해야 한다 노력하다 것들 좋다 그만큼 물류 올가미,
그만큼 물류 탄력 있는 그물, 또는 물류 산등성이 회귀
~처럼 후보자들 ~을 위한 우리의 모델 에게 예측하다 통과하다 또는 실패하다.
전에 우리 하다 저것, 우리 ~해야 한다 가다 앞으로
그리고 노력하다 에게 변환 우리의 감지기 독서 여기
그래서 저것 그들은 a 작은 조금 더 나은- 행동했다 그리고 더 가우스- 찾고 있어요.
이것 ~이다 실제로 정말 쉬운 ~에 제이엠피
만약에 너 가지다 모두 ~의 그만큼 기둥 위로 ~에 그만큼 분포 플랫폼,
왜냐하면 모두 너 가지다 에게 하다 ~이다 잡고 있다 모든 것을 내려 , 선택하다 맞다 존슨,
그리고 이것 ~ 할 것이다 맞다 존슨 분포 에게 모두 그만큼 입력 변수.
이것 ~이다 a 가족 ~의 분포
저것 ~이다 기반을 둔 ~에 a 네 개 매개변수 변환 에게 정상성.
처럼 a 결과, 우리 가지다 a 멋진 특징 ~에 거기
저것 우리 ~할 수 있다 또한 방송 Alt를 사용하여 딸깍 하는 소리,
어디 우리 ~할 수 있다 구하다 a 변환 ~에서 그만큼 원래의 규모
에게 a 규모 저것 만든다 그만큼 기둥 더 보통 분포됨.
만약에 우리 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 데이터 테이블,
잘 보다 저것 ~을 위한 각 감지기 열, a 변환 열 가지다 계속 ~ 이다 추가됨.
만약에 우리 가져오다 이것들 변형되다 기둥 위로 ~와 함께 a 산점도 행렬
그리고 일부 히스토그램,
우리 분명히 보다 저것 그만큼 데이터 ~이다 더 적은 비뚤어진
그리고 더 보통 분산 ~보다 그만큼 원래의 감지기 기둥 이었다.
지금 그만큼 부트스트랩 숲 모델 저것 론 설립하다
오직 정말 추천 a 작은 숫자 ~의 기둥
~을 위한 사용 ~에 그만큼 모델.
왜냐하면 ~의 그만큼 높은 공선성 ~ 중에 그만큼 기둥,
그만큼 하위 집합 저것 우리 갖다 ~할 수 있었다 쉽게 BE 부분
~의 a 더 큰 그룹 ~의 기둥 저것 ~이다 상관관계가 있는 ~와 함께 하나 또 다른.
그것 ~할 수 있었다 BE 유익한 에게 찾다 저것 더 큰 그룹 ~의 기둥
그리고 일하다 ~와 함께 저것 ~에 그만큼 다음 모델링 단계.
안 탐험적 방법 에게 하다 이것
~이다 에게 가다 ~을 통해 그만큼 무리 변수 플랫폼 JMP에서 .
이었다 가고 있다 에게 일하다 ~와 함께 그만큼 정규화된 버전 ~의 그만큼 센서
왜냐하면 이것 플랫폼 ~이다 PCA 그리고 요인 분석 기반을 둔,
그리고 ~ 할 것이다 제공하다 더 믿을 수 있는 결과 만약에 이었다 일하고 있는 ~와 함께 데이터
저것 ~이다 약 보통 분포됨.
한 번 이었다 ~에 그만큼 변하기 쉬운 클러스터링 플랫폼,
우리 보다 저것 거기 ~이다 매우 분명한,
강한 협회 ~ 중에 그만큼 입력 기둥.
그것 가지다 식별됨 저것 거기 ~이다 일곱 클러스터,
그리고 그만큼 가장 큰 무리, 그만큼 하나 저것 설명한다 그만큼 최대 변화,
가지다 25 회원들.
그만큼 세트 ~의 무리 회원들 ~이다 나열된 여기 ~에 그만큼 오른쪽.
하자 비교하다 이것 ~와 함께 그만큼 부트스트랩 숲.
여기 ~에 그만큼 왼쪽, 우리 가지다 그만큼 열 기여
~에서 그만큼 부트스트랩 숲 모델 저것 너 ~해야 한다 BE 친숙한 ~와 함께 ~에 의해 지금.
~에 그만큼 오른쪽, 우리 가지다 그만큼 목록 ~의 회원들
~의 저것 가장 큰 무리 ~의 변수.
만약에 우리 바라보다 면밀히, 잘 보다 저것 그만큼 상위 7개 기여하다 자귀
모두 일어나다 에게 제자리에 있다 에게 이것 무리.
나는 가고 있다 에게 가설을 세우다 저것 이것 세트 ~의 25 기둥
~이다 모두 관련된 에게 일부 밑에 있는 기구
저것 원인 그만큼 단위 에게 통과하다 또는 실패하다.
무엇 I 원하다 에게 하다 다음 ~이다 I 원하다 에게 맞다 모델
사용 중 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼 ~와 함께 그만큼 변수 ~에 무리 1 여기.
그것 ~일 것이다 BE 지루한 만약에 I 가졌다 에게 가다 ~을 통해
그리고 개별적으로 선택하다 이것들 기둥 밖으로 그리고 놓다 그들을 ~ 안으로 그만큼 시작하다 대화.
다행스럽게도, 있다 a 많이 더 쉽다 방법
어디 너 ~할 수 있다 단지 선택하다 그만큼 행 ~에 저것 테이블
그리고 그만큼 기둥 ~ 할 것이다 BE 선택된 ~에 그만큼 원래의 데이터 테이블
그래서 저것 언제 우리 가다 ~ 안으로 그만큼 맞다 모델 시작하다 대화,
우리 ~할 수 있다 단지 딸깍 하는 소리 추가하다
그리고 저것들 기둥 ~ 할 것이다 BE 자동으로 추가됨 ~을 위한 우리를 ~처럼 모델 효과.
한 번 I 갖다 ~ 안으로 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼,
I 갔다 앞으로 그리고 맞다 a 올가미 모델 그리고 탄력 있는 그물 모델
그리고 a 산등성이 모델 가지다 그들을 비교하다 여기 에게 각 다른,
그리고 또한 에게 그만큼 물류 회귀 모델 저것 왔다 위로 ~에 의해 기본.
이었다 봄 저것 그만큼 올가미 모델 ~이다 행위 a 작은 조금 더 나은 ~보다 그만큼 나머지
~에 자귀 ~의 그것은 확인 일반화된 RS 왜.
그만큼 차이점 ~ 사이 이것들 행동 양식
~이다 저것 있다 다른 금액 ~의 변하기 쉬운 선택
그리고 다중공선성 손질 ~에 각 ~의 그들을.
로지스틱 회귀 가지다 아니요 다중공선성 손질
그리고 아니요 변하기 쉬운 선택.
그만큼 올가미 ~이다 더 ~의 a 변하기 쉬운 선택 연산,
하지만 그것 가지다 a 작은 조금 ~의 다중공선성 손질 ~에 그것
왜냐하면 그것은 a 처벌받다 방법.
산등성이 회귀 가지다 아니요 변하기 쉬운 선택
그리고 ~이다 무겁게 지향적인 약 다중공선성 손질.
그만큼 탄력 있는 그물 ~이다 a 잡종 ~ 사이 그만큼 올가미 그리고 산등성이 회귀.
~ 안에 이것 사례, 무엇 우리 정말 케어 ~에 대한
~이다 단지 그만큼 모델 그게 가고 있다 에게 공연하다 그만큼 최상의.
우리 허용하다 그만큼 확인 에게 가이드 우리를.
이었다 가고 있다 에게 BE 일하고 있는 ~와 함께 그만큼 올가미 모델 ~에서 여기 에.
여기 있습니다 그만큼 예측 프로파일러 ~을 위한 그만큼 올가미 모델 저것 ~였다 선택된.
우리 보다 저것 그만큼 올가미 연산 가지다 선택된 여덟 센서
~처럼 존재 예측 ~의 통과하다 또는 실패하다.
그것 가지다 일부 엄청난 내장 도구
~을 위한 이해 무엇 그만큼 중요한 변수 이다,
둘 다 ~에 그만큼 모델 전반적인 그리고, 새로운 에게 제이엠피 찬성 17,
우리 가지다 그만큼 능력 에게 이해하다
무엇 변수 ~이다 최대 중요한 ~을 위한 한 개인 예측.
우리 ~할 수 있다 사용 그만큼 변하기 쉬운 중요성 도구 에게 답변 그만큼 질문,
"무엇 ~이다 그만큼 중요한 변수 ~에 그만큼 모델?"
우리 가지다 a 다양성 ~의 다른 옵션 ~을 위한 이것.
우리 가지다 a 다양성 ~의 다른 옵션 ~을 위한 어떻게 이것 ~할 수 있었다 BE 완료.
하지만 왜냐하면 ~의 그만큼 다중공선성 그리고 왜냐하면 이것 ~이다 ~ 아니다 매우 크기가 큰 모델,
나는 가고 있다 에게 가다 앞으로
그리고 사용 그만큼 매달린 리샘플링됨 입력 기술,
~부터 우리 가지다 다중공선성 ~에 그만큼 데이터,
그리고 이것 가지다 주어진 우리를 a 순위 ~의 그만큼 최대 중요한 자귀.
우리 보다 저것 열 18 ~이다 그만큼 최대 중요한,
따라갔다 ~에 의해 열 27 그리고 그 다음에 52, 모두 그만큼 방법 아래에.
우리 ~할 수 있다 비교하다 이것 에게 그만큼 부트스트랩 숲 모델,
그리고 우리 보다 저것 있다 합의 저것 변하기 쉬운 18 ~이다 중요한,
~을 따라 ~와 함께 52, 61, 그리고 53.
하지만 하나 ~의 그만큼 자귀 저것 우리 가지다 당겼다 ~에
왜냐하면 ~의 그만큼 변하기 쉬운 클러스터링 단계 저것 우리 가졌다 완료,
감지기 27 회전하다 밖으로 에게 BE 그만큼 두번째 최대 중요한 예측
~에 이것 올가미 모델.
우리는 바라건대 얻었다 무엇 ~에 의해 주조 a 더 넓은 그물 ~을 통해 저것 단계.
우리는 설립하다 a 용어 저것 하지 않았다 회전하다 위로
~에 어느 하나 ~의 그만큼 부트스트랩 숲 또는 그만큼 부스트 나무 행동 양식.
우리 또한 보다 저것 그만큼 올가미 모델 가지다 한 RS 왜 ~의 0.9,
반면 그만큼 부트스트랩 숲 모델 가졌다 한 RS 왜 ~의 0.8.
우리는 가지고있다 a 더 간단하다 모델 저것 가지다 한 더 쉽다 형태 에게 이해하다
그리고 ~이다 더 쉽다 에게 일하다 와 함께,
그리고 또한 가지다 a 더 높은 예측 용량 ~보다 그만큼 부트스트랩 숲 모델.
지금, 그만큼 변하기 쉬운 중요성 메트릭 ~에 그만큼 프로파일러
가지다 계속 ~ 이다 거기 ~을 위한 상당히 일부 시간.
그만큼 질문 저것 그들 답변 이다, "어느 예측 변수 가지다 가장 큰 영향
~에 그만큼 모양 ~의 그만큼 응답 표면 ~ 위에 그만큼 데이터 또는 ~ 위에 a 지역?"
~ 안에 제이엠피 17 찬성, 우리 가지다 a 새로운 기술 ~라고 불리는 샤프 가치
저것 ~이다 한 첨가물 분해 ~의 한 개인 예측.
그것 말한다 너 ~에 의해 어떻게 많이 각 개인 변하기 쉬운 기여하다
에게 a 하나의 예측,
꽤 ~보다 말하는 ~에 대한 변동성 설명했다 ~ 위에 그만큼 전체 공간.
그만큼 해결 ~의 그만큼 질문 그게 대답했다 ~에 의해 샤플리 가치
~이다 멀리 더 현지의 ~보다 어느 하나 그만큼 변하기 쉬운 중요성 도구
또는 그만큼 열 기여 i n 그만큼 부트스트랩 숲.
우리 ~할 수 있다 얻다 그만큼 샤플리 가치 ~에 의해 가고 있다 에게 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴 ~을 위한 그만큼 프로파일러,
그리고 잘 찾다 그만큼 옵션 ~을 위한 그들을 ~ 위에 여기, 네 번째에서 그만큼 맨 아래.
언제 우리 선택하다 그만큼 옵션, 그만큼 프로파일러 저장하다 뒤쪽에 샤프 기둥
~을 위한 모두 ~의 그만큼 입력 변수 에게 그만큼 모델.
이것 이다, ~의 강의, 사고 ~을 위한 모든 열 ~에 그만큼 테이블.
무엇 너 ~할 수 있다 보다 ~이다 저것 그만큼 모양 V 알루에스 ~이다 주는 것 너 그만큼 효과
~의 각 ~의 그만큼 기둥 ~에 그만큼 예측 모델.
이것 ~이다 유용한 ~에 a 전체 많은 ~의 다른 방법,
그리고 ~을 위한 저것 이유, 그것은 얻었다 a 많은 ~의 주목 이해할 수 있게 일체 포함,
왜냐하면 그것 허용합니다 우리를 에게 보다
뭐야 기여 ~이다 ~의 각 열 에게 a 검은색 상자 모델.
여기, 나는 계획했다 그만큼 모양 V 알루에스 ~을 위한 그만큼 기둥 저것 ~이다 예측
~에 그만큼 마지막 적합 모델 저것 우리 단지 세워짐.
만약에 우리 비녀장 뒤쪽에 그리고 앞으로 ~ 사이 그만큼 좋은 단위 그리고 그만큼 단위 저것 실패한,
우리 보다 그만큼 같은 이야기 저것 우리는 계속 ~ 이다 봄
~와 함께 그만큼 변하기 쉬운 중요성 메트릭 ~을 위한 이것,
저것 열 18 그리고 열 27 ~이다 중요한 ~에 예측하다 통과하다 또는 실패하다.
이었다 봄 이것 ~에 a 더 높은 수준 ~의 해결
~보다 우리 하다 ~와 함께 그만큼 변하기 쉬운 중요성 메트릭,
왜냐하면 각 ~의 이것들 전철기 대응하다 에게 한 개인 열
~에 그만큼 원래의 데이터 세트.
하지만 ~에 이것 사례, I ~하지 않다 보다 그만큼 샤프 가치
정말 주는 것 우리를 어느 새로운 정보.
I 가졌다 바랐다 저것 ~에 의해 토글링 ~을 통해
그만큼 다른 실패 모드, 아마도 I ~할 수 있었다 찾다 a 무늬
에게 돕다 놀리다 밖으로 다른 센서
저것 ~이다 더 중요한 ~을 위한 특정한 실패 모드.
하지만 그만큼 오직 물건 I ~였다 할 수 있는 에게 찾다 ~였다 저것 열 18
가졌다 a 약간 더 강하다 영향 ~에 그만큼 속도 유형 1 실패 방법
~보다 그만큼 다른 실패 모드.
~에 이것 가리키다, 우리는 가졌다 일부 성공
사용 중 저것들 무리 1 기둥 ~에 a 이진법 통과하다/ 실패하다 모델.
하지만 언제 I 파산했다 밖으로 그만큼 샤프 가치
~을 위한 저것 모델, ~에 의해 그만큼 다른 고장 모드
I 아니었다 할 수 있는 에게 분별하다 a 무늬 또는 많이 ~의 a 무늬.
무엇 I 했다 다음 ~였다 I 갔다 앞으로
그리고 맞다 그만큼 실패 방법 응답 열 시험 결과
사용 중 그만큼 무리 1 기둥,
하지만 I 갔다 앞으로 그리고 제외된 모두 그만큼 통과하다 행
그래서 저것 그만큼 모델링 절차 ~일 것이다 집중하다 독점적으로
~에 식별력 있는 사람들 어느 실패 방법 그것은 주어진 저것 우리 가지다 a 실패.
I 시험을 마친 그만큼 다항식 올가미, 탄력 있는 그물, 그리고 산등성이,
그리고 I ~였다 특히 행복하다 ~와 함께 그만큼 올가미 모델
왜냐하면 그것 주었다 나 a 확인 RS 왜 ~의 ~에 대한 0.94.
가지고있다 계속 ~ 이다 예쁜 행복하다 ~와 함께 저것,
I 갔다 앞으로 그리고 저장됨 그만큼 개연성 방식
~을 위한 각 ~의 그만큼 실패 모드.
지금 그만큼 일 ~이다 에게 오다 위로 ~와 함께 a 단순한 규칙
저것 우편 프로세스 저것 예측 공식
에게 만들다 a 결정 ~에 대한 어느 실패 방법.
I 부르다 이것 그만큼 분할 장난.
분할 트릭은 어디 I 놓다 ~에 그만큼 개연성 방식
~을 위한 a 범주적 응답, 또는 심지어 a 다항식 응답.
I 놓다 저것들 개연성 방식 ~에 X로 표시
I 사용 나의 범주적 응답 ~처럼 나의 그리고.
이것 ~이다 그만큼 같은 응답 저것 ~였다 사용된
~을 위한 모두 ~의 이것들 제외하고 패스를 위해, 실제로.
I 유지하다 그만큼 같은 확인 열 저것 나는 계속 ~ 이다 일하고 있는 ~와 함께 그만큼 전체 시간.
지금 저것 나는 ~에 그만큼 분할 플랫폼,
나는 가고 있다 에게 때리다 나뉘다 a 커플 ~의 타임스, 그리고 나는 가고 있다 에게 희망
저것 I 끝 위로 ~와 함께 한 쉽게 이해할 수 있는 결정 규칙
그게 쉬운 에게 의사소통하다.
저것 5월 또는 5월 ~ 아니다 일어나다.
때때로 그것 공장, 때때로 그것 그렇지 않아요.
그래서 I 나뉘다 한 번, 그리고 우리 끝 위로 봄 저것
언제든지 그만큼 개연성 ~의 통과하다 ~이다 더 높은 ~보다 0.935,
우리 거의 틀림없이 가지다 a 통과하다.
아니다 많은 패스 ~이다 왼쪽 ~ 위에 ~에 그만큼 다른 옆.
I 가져가다 또 다른 나뉘다.
우리 찾다 a 결정 규칙 ~에 아이티엠
저것 ~이다 고도로 예측 ~의 아이티엠 ~처럼 a 실패 방법.
나뉘다 다시.
우리 찾다 저것 언제든지 모터 ~이다 더 적은 ~보다 0.945,
이었다 어느 하나 예측하다 모터 또는 브레이크.
우리 가져가다 또 다른 나뉘다.
우리 찾다 저것 언제든지 속도 유형 1, 그 확률 ~이다 더 큰 ~보다 0.08
또는 가능성이 있다 ~에 a 속도 유형 1 상황 또는 ~에 a 속도 T 유형 2 상황.
언제든지 속도 유형 1 ~이다 더 적은 ~보다 0.79,
이었다 ~할 것 같은 ~에 a 그리퍼 실패 방법 또는 한 꼬마 도깨비 실패 방법.
무엇 하다 우리 가지다 여기? 우리 가지다 a 단순한 결정 규칙.
이었다 가고 있다 에게 ~ 아니다 BE 할 수 있는 에게 부서지다 이것들 실패 모드 아래에 많이 더 나아가
때문에 그만큼 매우 작은 숫자 ~의 실제 이벤트 저것 우리 가지다.
하지만 우리 ~할 수 있다 회전하다 이것 ~ 안으로 a 단순한 규칙
~을 위한 식별 단위 저것 ~이다 아마 좋은,
그리고 만약에 그들은 아니다, 우리 가지다 한 아이디어 ~의 어디 에게 바라보다 에게 고치다 그만큼 문제.
우리 ~할 수 있다 구하다 이것 결정 규칙 밖으로 ~처럼 a 잎 상표 공식.
우리 보다 저것 ~에 그만큼 확인 세트,
언제 우리 예측하다 그것은 좋은, 그게 제일 좋다 ~의 그만큼 시간.
우리 했다 가지다 하나 오분류 ~의 a 속도 2형 실패
저것 ~였다 실제로 예측했다 에게 BE 좋은.
예측하다 그리퍼 또는 꼬마 도깨비, 그것은 모두 ~ 위에 그만큼 장소.
저것 잎 ~였다 ~ 아니다 감독자 유용한.
예측 ITM은 100 %.
언제든지 우리 예측하다 a 모터 또는 브레이크,
~에 그만큼 확인 세트, 우리 가지다 a 모터 또는 a 브레이크 실패.
언제 우리 예측하다 a 속도 유형 1 또는 2,
그것 했다 a 예쁜 좋은 직업 ~의 선발 저것 위로
~와 함께 저것 하나 예외 ~의 그만큼 하나의 속도 유형 2 단위
저것 ~였다 ~에 그만큼 확인 세트,
그리고 저것 일어났다 에게 가지다 계속 ~ 이다 잘못 분류됨.
우리 가지다 한 쉽게 운영 규칙 여기 저것 ~할 수 있었다 BE 사용된 에게 종류 제품
그리고 주다 우리를 a 머리 시작 ~에 어디 우리 필요 에게 바라보다 에게 고치다 것들.
I 생각하다 이것 ~였다 a 예쁜 도전적인 문제,
왜냐하면 우리 하지 않았다 가지다 a 전체 많은 ~의 데이터.
하지만 우리 하지 않았다 가지다 a 많은 ~의 행,
하지만 우리 가졌다 a 많은 ~의 다른 카테고리 에게 예측하다
그리고 전체 많은 ~의 가능한 예측 변수 에게 사용.
우리는 얻었다 거기 ~에 의해 취득 a 시리즈 ~의 단계,
질문 질문,
때때로 취득 a 단계 뒤쪽에 그리고 질문 a 더 큰 질문.
다른 타임스, 좁아지다 ~에 ~에 특정한 보결- 문제.
때때로 우리의 견학 ~이었다 결실이 많은, 그리고 때때로 그들 아니었다.
우리의 목적 여기 ~이다 에게 설명하다
어떻게 너 ~할 수 있다 단계 ~을 통해 a 모델링 프로세스,
~을 통해 이것 순서 ~의 질문 질문
사용 중 모델링 그리고 심상 도구 에게 가이드 당신의 다음 단계,
그리고 움직이는 ~에 ~까지 당신은 할 수 있는 에게 찾다
a 유용한, 실행 가능한, 예측 모델.
감사하다 너 매우 많이 ~을 위한 당신의 주목.
우리 바라보다 앞으로 에게 말하는 에게 너 ~에 우리의 질문과 답변 세션 오는 위로 다음.
