2016-08-18 4 views
0

Я хочу предсказать мою входную цену на основе списка вопросов/ответов, используя обучение лазурной машине. Я построил один, используя «байесовскую линейную регрессию», но кажется, что он предсказывает цену, основанную на ценах, которые у меня есть в моем наборе данных, а не на основе Q/A. Я ошибаюсь, или я что-то не хватает? Любое предложение было бы полезно.Могу ли я предсказать цену данных на основе исследования по изучению лазурной машины?

ответ

0
  1. Проверьте, что Q/A, которые вы используете, не имеет отсутствующих значений. Если какие-либо недостающие значения соответствуют методам предварительной обработки данных для их заполнения.
  2. Какие ответы у вас есть на входе? (да/нет, числовые значения, разные текстовые ответы и т. д.). На мой взгляд, числовые значения и да/нет ввода делают вашу модель более точной.
  3. Попробуйте различные алгоритмы регрессии (https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-algorithm-cheat-sheet/) и проверьте их точность.
+0

Я заполнил пропущенные значения с 0. Я отредактировал свои ответы, чтобы быть категоричными, и я их оригинал, как числовой, т.е. идентификатор ответа –

+0

Немного сложно найти точный ответ, не видя набора данных. Посмотрите, может ли ваша модель отображаться в нелинейной регрессии. Это может дать лучший результат. Повторно проверьте выбросы и удалите их первым. –

0

необходимо установить функции и метку должным образом. если вы публикуете свой эксперимент в Галерее, используя нелистинговый режим, и вставьте ссылку здесь, мы можем посмотреть.

+0

На самом деле я не уполномочен делать это, но если у вас есть документы, которые могут помочь мне, что бы оценили. –

+0

У меня также есть набор функций как цена и цена, установленные как метка. будет ли это? –

+0

Можете ли вы проверить, что ваша интеллектуальная метка является числовой, путем применения через редактор метаданных? – neerajkh