Scholar Hub/Chủ đề/#mô hình dự đoán/
Mô hình dự đoán là một công cụ hoặc phương pháp được sử dụng để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đã cho. Đối với các vấn đề dự đoán, mô hình dự đoán có thể là m...
Mô hình dự đoán là một công cụ hoặc phương pháp được sử dụng để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đã cho. Đối với các vấn đề dự đoán, mô hình dự đoán có thể là một thuật toán máy học hoặc một công cụ phân tích dữ liệu khác. Mô hình dự đoán sẽ được đào tạo trên dữ liệu có sẵn, học các mẫu và quy tắc từ dữ liệu đó và sau đó được sử dụng để dự đoán kết quả trên dữ liệu mới. Mỗi mô hình dự đoán có những đặc điểm riêng, và sẽ được chọn dựa trên kiểu dữ liệu, mục tiêu dự đoán và các yêu cầu khác của vấn đề cụ thể.
Mô hình dự đoán là một biểu đồ hoặc công thức mô tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào và biến đầu ra trong một hệ thống. Nó được xây dựng dựa trên các quy tắc và mẫu được học từ dữ liệu đào tạo. Mục tiêu của mô hình dự đoán là sử dụng mô hình đã học để dự đoán trạng thái, hành vi hoặc kết quả của các biến đầu ra mới khi chỉ có thông tin về biến đầu vào.
Các mô hình dự đoán có thể thuộc vào nhóm mô hình hồi quy, phân loại hoặc gom cụm, tùy thuộc vào loại dữ liệu đầu vào và loại dự đoán cụ thể. Một số mô hình dự đoán phổ biến bao gồm:
1. Mô hình hồi quy: Dùng để dự đoán giá trị liên tục của biến đầu ra. Ví dụ, mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng công thức đươc biểu diễn dưới dạng `y = mx + c`, trong đó `y` là biến đầu ra dự đoán, `x` là biến đầu vào và `m`, `c` là các hệ số dự đoán.
2. Mô hình phân loại: Dùng để phân loại dữ liệu vào các nhóm, ví dụ như phân loại email vào hộp thư rác hay thư thường. Các mô hình phân loại phổ biến bao gồm cây quyết định, máy vector hỗ trợ (SVM) và học sâu.
3. Mô hình gom cụm: Dùng để phân loại dữ liệu thành các nhóm tương tự nhau dựa trên các đặc trưng công việc của chúng. Các mô hình gom cụm phổ biến bao gồm K-Means, K-Medoids và DBSCAN.
Để xây dựng một mô hình dự đoán, phương pháp đào tạo được sử dụng để tìm các quy tắc và mẫu từ dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu huấn luyện thường được chia thành tập dữ liệu huấn luyện và tập dữ liệu kiểm tra để đánh giá hiệu suất mô hình. Mô hình dự đoán được đào tạo bằng cách tối ưu hóa hàm mất mát, tối thiểu hóa sai số giữa đầu ra dự đoán và giá trị thực tế của dữ liệu.
Dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác cao bằng AlphaFold Dịch bởi AI Nature - Tập 596 Số 7873 - Trang 583-589 - 2021
Tóm tắtProtein là yếu tố thiết yếu của sự sống, và việc hiểu cấu trúc của chúng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu cơ chế hoạt động của chúng. Thông qua một nỗ lực thử nghiệm khổng lồ1–4, cấu trúc của khoảng 100.000 protein độc nhất đã được xác định5, nhưng điều này chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong hàng tỷ chuỗ...... hiện toàn bộ #dự đoán cấu trúc protein #AlphaFold #học máy #mô hình mạng neuron #sắp xếp nhiều chuỗi #bộ đồ chuẩn hóa #chính xác nguyên tử #tin học cấu trúc #vấn đề gấp nếp protein #CASP14
Phương Trình Dạng Khép Kín Dự Báo Độ Dẫn Thủy Lực của Đất Không Bão Hòa Dịch bởi AI Soil Science Society of America Journal - Tập 44 Số 5 - Trang 892-898 - 1980
Tóm tắtMột phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, Kr, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn...... hiện toàn bộ #Herardic #độ dẫn thủy lực #đường cong giữ nước đất #lý thuyết Mualem #mô hình dự đoán #độ dẫn thủy lực không bão hòa #dữ liệu thực nghiệm #điều chỉnh mô hình #đặc tính thủy lực giấy phép.
Mô hình mới dự đoán độ dẫn nước của môi trường rỗng chưa bão hòa Dịch bởi AI Water Resources Research - Tập 12 Số 3 - Trang 513-522 - 1976
Một mô hình phân tích đơn giản được đề xuất để dự đoán các đường cong độ dẫn nước chưa bão hòa bằng cách sử dụng đường cong độ ẩm - đầu mao dẫn và giá trị đo được của độ dẫn nước ở trạng thái bão hòa. Mô hình này tương tự như mô hình của Childs và Collis-George (1950) nhưng sử dụng một giả định được điều chỉnh liên quan đến độ dẫn nước của chuỗi lỗ để tính đến tác động của phần lỗ lớn hơn....... hiện toàn bộ Sốc và Ma sát trong Chu Kỳ Kinh Tế Hoa Kỳ: Một Phương Pháp DSGE Bayesian Dịch bởi AI American Economic Review - Tập 97 Số 3 - Trang 586-606 - 2007
Sử dụng phương pháp khả năng Bayesian, chúng tôi ước lượng một mô hình cân bằng tổng quát ngẫu nhiên động cho nền kinh tế Hoa Kỳ bằng cách sử dụng bảy chuỗi thời gian vĩ mô. Mô hình này tích hợp nhiều loại ma sát thực và danh nghĩa cùng với bảy loại sốc cấu trúc. Chúng tôi chỉ ra rằng mô hình này có khả năng cạnh tranh với các mô hình Tự hồi quy Vector Bayesian trong việc dự đoán ngoài mẫ...... hiện toàn bộ #mô hình DSGE #chu kỳ kinh doanh #ma sát #sốc cấu trúc #dự đoán ngoài mẫu
Mô Hình Dự Đoán Nguy Cơ Ung Thư Vú Dựa Trên Các Phân Nhóm Nội Tại Dịch bởi AI American Society of Clinical Oncology (ASCO) - Tập 27 Số 8 - Trang 1160-1167 - 2009
Mục đích Nâng cao các tiêu chuẩn hiện tại cho dự đoán và phân tích lợi ích hóa trị ung thư vú bằng cách phát triển một mô hình nguy cơ bao gồm các phân nhóm nội tại dựa trên biểu hiện gen: luminal A, luminal B, HER2-enriched, và basal-like. Phương pháp Một bộ dự đoán phân nhóm gồm 50 gen đã đư...... hiện toàn bộ Các khu vực có sự tác động mạnh mẽ giữa độ ẩm đất và lượng mưa Dịch bởi AI American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 305 Số 5687 - Trang 1138-1140 - 2004
Các ước tính trước đây về tương tác giữa đất và khí quyển (tác động của độ ẩm trong đất đối với lượng mưa) đã bị hạn chế bởi sự thiếu hụt dữ liệu quan sát cũng như sự phụ thuộc vào mô hình trong các ước tính tính toán. Để khắc phục hạn chế thứ hai này, một tá nhóm nghiên cứu khí hậu gần đây đã thực hiện cùng một thí nghiệm số học được kiểm soát chặt chẽ như một phần của một dự án so sánh h...... hiện toàn bộ #tương tác đất-khí quyển #độ ẩm trong đất #lượng mưa #mô hình khí hậu #dự đoán thời tiết
Mô hình dự đoán quá trình bay hơi từ cây trồng hàng với sự che phủ không đầy đủ Dịch bởi AI Water Resources Research - Tập 8 Số 5 - Trang 1204-1213 - 1972
Một mô hình được trình bày để tính toán tỷ lệ bay hơi hàng ngày từ bề mặt cây trồng. Mô hình này áp dụng cho tình trạng tán cây của cây hàng trong đó nguồn cung nước từ đất cho rễ cây không bị hạn chế và cây trồng chưa ở giai đoạn trưởng thành hoặc thoái hóa cao. Tỷ lệ bay hơi từ cây trồng được tính bằng cách cộng tổng các thành phần từ bề mặt đất và bề mặt cây (mỗi thành phần trong số nà...... hiện toàn bộ Đánh giá mô hình dự đoán trong PLS-SEM: hướng dẫn sử dụng PLSpredict Dịch bởi AI European Journal of Marketing - Tập 53 Số 11 - Trang 2322-2347 - 2019
Mục đíchPhương pháp tối thiểu bậc (PLS) đã được giới thiệu như một phương pháp "nguyên nhân-dự đoán" trong mô hình phương trình cấu trúc (SEM), nhằm vượt qua sự phân chia rõ rệt giữa giải thích và dự đoán. Tuy nhiên, trong khi các nhà nghiên cứu sử dụng PLS-SEM thường nhấn mạnh tính chất dự đoán của phân tích, việc đánh ...... hiện toàn bộ Mô Hình Mở Rộng Lý Thuyết Hành Vi Dự Đoán: Dự Đoán Việc Sử Dụng Giao Thông Công Cộng1 Dịch bởi AI Journal of Applied Social Psychology - Tập 32 Số 10 - Trang 2154-2189 - 2002
Một phiên bản mở rộng của lý thuyết hành vi dự đoán (TPB) đã được sử dụng để dự đoán và giải thích việc sử dụng giao thông công cộng. Một thiết kế trước-sau đã được sử dụng để kiểm tra sự thay đổi trong việc sử dụng xe buýt của sinh viên đại học sau khi triển khai chương trình vé xe buýt phổ quát (U-pass). Việc sử dụng xe buýt đã tăng lên rõ rệt sau khi U-pass được triển khai, và những tha...... hiện toàn bộ 