用于预测的神经网络模型,神经网络模型可解释性

运用AR模型进行预测与人工神经网络进行预测的区别在哪里？

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AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。

而用人工神经网络进行预测，构建的网络模型是一种非线性函数，推算出预测值。在速度上比AR慢，但是每个数据可以有几个数据点组成，而AR只能是每个数据有一个数据点。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。

你好，简单地说，分类(categorizationorclassification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类rfid。

简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。

聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。

分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。

分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。

训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。

一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn;c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。

聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。

它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。

其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。

聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。

常见的聚类算法包括：k-均值聚类算法、k-中心点聚类算法、clarans、birch、clique、dbscan等。希望回答对您有帮助.。

BP神经网络评价和预测有什么不同

前者是知道测试输出的，通过训练好的网络模型来预测输出，然后与真实输出对比，来评价网络好与坏。

例如对函数y=x^2在[-1:0.1:1]区间训练，通过BP网络测试[0.4:0.2:1]输出为a,b,c,d,真实值很显然就是0.16,0.36,0.64,1，然后通过误差对比来评价；后者是不知道真实输出的，只能用预测输出，例如对股票预测。

时间序列模型和神经网络模型有何区别？

预测模型可分为哪几类？

根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。1、定性预测方法根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。

该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。2、时间序列分析根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。

主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。

3、因果关系预测系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。

扩展资料：预测模型是在采用定量预测法进行预测时，最重要的工作是建立预测数学模型。预测模型是指用于预测的，用数学语言或公式所描述的事物间的数量关系。

它在一定程度上揭示了事物间的内在规律性，预测时把它作为计算预测值的直接依据。因此，它对预测准确度有极大的影响。任何一种具体的预测方法都是以其特定的数学模型为特征。

预测方法的种类很多，各有相应的预测模型。趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。

趋势外推法的假设条件是：(1)假设事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的。

(2)假设所研究系统的结构、功能等基本保持不变，即假定根据过去资料建立的趋势外推模型能适合未来，能代表未来趋势变化的情况。由以上两个假设条件可知，趋势外推预测法是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。

简言之，就是运用一个数学模型，拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。趋势外推预测法主要利用描绘散点图的方法(图形识别)和差分法计算进行模型选择。

主要优点是：可以揭示事物发展的未来，并定量地估价其功能特性。趋势外推预测法比较适合中、长期新产品预测，要求有至少5年的数据资料。组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。

组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。

组合预测有2种基本形式，一是等权组合，即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值不同的权数。

这2种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定有所区别。根据经验，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。

自变量的个数可以一个或多个，根据自变量的个数可分为一元回归预测和多元回归预测。同时根据自变量和因变量的相关关系，分为线性回归预测方法和非线性回归方法。

回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预测未知数据。参考资料：百度百科——预测模型参考资料：百度百科——定性预测。

决策树和神经网络做预测有何区别

判别分析是半监督分类,就是判别函数求解的时候按照已知类别样本计算,但是对于未知类别样本应用判别函数时不做任何监督;而决策树和神经网络属于有监督分类,从分类准则建立,到准则的部署全程控制。

而像聚类分析属于无监督分类，从分类规则开始就没有依据。

时间序列模型和神经网络模型有何区别?

最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么？

最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。

其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。优点：实现简单，计算简单。缺点：不能拟合非线性数据.回归分析法：指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

优点：在分析多因素模型时，更加简单和方便，不仅可以预测并求出函数，还可以自己对结果进行残差的检验，检验模型的精度。

缺点：回归方程式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。灰色预测法：色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。

它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。

它用等时间距离观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。

缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。

决策树：在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

优点：能够处理不相关的特征；在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的分析；计算简单，易于理解，可解释性强；比较适合处理有缺失属性的样本。

缺点：忽略了数据之间的相关性；容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合）；在决策树当中,对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。

神经网络：优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。

缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

神经网络模型的选择比如我要做预测我是选择bp 呀还是rbf 还是竞争网络呀？如果做分类又该怎样选择？

神经网络挖掘模型与logistic回归挖掘模型的不同点有哪些？

逻辑回归有点像线性回归，但是它是当因变量不是数字时使用。比如说因变量是布尔变量（如是/否响应），这时候就需要逻辑回归。它称为回归，但实际上是是根据回归进行分类，它将因变量分类为两个类中的任何一个。

网页链接如上所述，逻辑回归用于预测二进制输出。例如，如果信用卡公司打算建立一个模型来决定是否向客户发放信用卡，它将模拟客户是否需要这张或者能够承担这张信用卡。

它给出了事件发生概率的对数，以记录未发生事件的概率。最后，它根据任一类的较高概率对变量进行分类。

而神经网络（NeutralNetwork）是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

神经网络是人脑的抽象计算模型，我们知道人脑中有数以百亿个神经元（人脑处理信息的微单元），这些神经元之间相互连接，是的人的大脑产生精密的逻辑思维。

而数据挖掘中的“神经网络”也是由大量并行分布的人工神经元（微处理单元）组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。

神经网络就像是一个爱学习的孩子，您教她的知识她是不会忘记而且会学以致用的。我们把学习集（LearningSet）中的每个输入加到神经网络中，并告诉神经网络输出应该是什么分类。

在全部学习集都运行完成之后，神经网络就根据这些例子总结出她自己的想法，到底她是怎么归纳的就是一个黑盒了。

之后我们就可以把测试集（TestingSet）中的测试例子用神经网络来分别作测试，如果测试通过（比如80%或90%的正确率），那么神经网络就构建成功了。

我们之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类了。具体来说，”神经网络“是一组互相连接的输入/输出单元，其中每个连接都会与一个券种相关联。

在学习阶段，通过调整这些连接的权重，就能够预测输入观测值的正确类标号。因此可以理解为人工神经网络是由大量神经网络元通过丰富完善的连接、抽样、简化和模拟而形成的一种信息处理系统。