Как научиться прогнозировать


Глава 1. Как спрогнозировать события с абсолютной точностью, и уверенно управлять ими?

Я начинаю публикацию избранных глав из книги "Ускоренное достижение поставленных целей с помощью Закона притяжения".

Для улучшения качества восприятия, и усвоения материала я её немного переработал, и адаптировал под российского читателя.

Как прогнозировать, и уверенно контролировать предстоящие события

Как предсказать, и контролировать исход встреч и событий?

С чего необходимо начать? Что следует делать?

Как добиться результата незамедлительно?

Стоп! Всё, чему учит эта книга, относится к Вашей способности предсказывать и контролировать исход общения с людьми. Тем не менее, я могу научить Вас всем существующим приёмам коммуникации, однако, Вы по-прежнему не сможете контролировать происходящие в Вашей жизни события.

Сначала вам необходимо узнать один секрет, и начать пользоваться им.

Этот секрет не имеет никакого отношения к скрытому гипнозу, он относится только к ВАМ и Вашему ОБРАЗУ МЫШЛЕНИЯ.

Напрягите память и попробуйте ответить на один вопрос ... сколько раз Вы ругались с кем-то? Может быть, прямо сейчас Вы с кем-то встречаетесь, и Вам кажется, что Вы только и делаете, что ругаетесь.

Как положить конец всему этому?

Используйте возможности Закона притяжения. СОСРЕДОТОЧЬТЕСЬ на том, что Вы хотите, настройте себя на это и будьте благодарны за всё, что происходит с Вами сейчас. Пусть все идет своим чередом — будьте абсолютно уверены в том, что Вы получите желаемое. Вот и всё.

К примеру, Вы хотите обрести тело своей мечты, и выбросить лишний вес из своего организма? Хотите это сделать без особых усилий?

Напишите это желание в настоящем времени. Например... "Я сбрасываю вес, и обретаю тело своей мечты: моё тело избавляется от лишнего веса везде, и всегда, где бы я ни находился – оно делает это легко и без усилий ".

Затем представьте, что это происходит с Вами на самом деле. Действуйте, как будто это происходит с Вами прямо сейчас.

Теперь Вы должны четко представить себе тело своей мечты.

Как должно выглядеть Ваше тело?

Каким оно должно быть?

Стройным?

Подтянутым?

Накачанным?

С рельефной мускулатурой?

Чем оно будет Вам нравиться?

Что в Вашем теле будет приводить Вас в особенный восторг?

Дайте максимально точные ответы на вышеприведенные вопросы!

Теперь, настройтесь на позитив! Пусть этот позитив войдёт в резонанс с Вашими ощущениями, и дайте этому позитиву полностью захлестнуть Вас, как будто Вы уже обладаете тем телом, которое хотите иметь. Представьте себе, что оно у Вас уже есть, что вы получили его, проделайте это упражнение прямо сейчас.

И, наконец, доверяйте своей интуиции. Иногда у вас возникает образ какого-то места или внутренний голос говорит вам "иди туда". Подчинитесь ему. Не задавайте вопросов. Всего лишь позвольте Вашему внутреннему проводнику вести вас в то место, которое Вы представили!

Впервые я испытал это, когда представил себя в окружении толпы женщин. Я не представлял себе ничего конкретного. Я только вообразил себя в центре женского внимания.

Два дня спустя... так оно и случилось.

Но при этом...

Все женщины нападали на меня!

На самом деле этими женщинами были мои тети и кузины, и им доставляло удовольствие РАЗРУШАТЬ мою самооценку! Они говорили мне, что я неправ, что моя точка зрения – это вообще ничто, и сам я отношусь к категории отбросов общества...

... Я не хочу больше вспоминать об этом.

Вот почему Вы должны конкретизировать свои желания!

Я экспериментировал с "законом притяжения" — суть которого, состоит в том, что мысли становятся реальностью!

Именно так! Вы получите именно то, о чем думаете!

Теперь я понимаю, что моя самая большая ошибка заключалась в том, что я представлял желаемое с яростью! Я бесился, потому что хотел добиться результата. Поэтому я внутри себя вызывал ситуацию, в которой хотелось разозлиться.

Я и получил именно то, что думал и чувствовал.

Поэтому необходимо также много работать со своими эмоциями. Вы должны убедиться, что испытываете только положительные, и добрые эмоции.

Поначалу я совершал много ошибок, но никогда не прекращал экспериментировать с этим законом природы, который применим ко всем, и всему.

Это не шутка... все, о чём Вы думаете, всё хорошее или плохое, происходит на с Вами на самом деле. И ничего с этим не поделаешь. Таков ЗАКОН ВСЕЛЕННОЙ.

Поэтому подумайте о той жизненной ситуации, в которой вы испытываете проблемы. Подумайте о том, что именно в ней Вам не нравится... а затем перестаньте о ней думать!

НЕ ОТДАВАЙТЕ ЕЙ НИ ГРАММА СВОЕЙ ЭНЕРГИИ!

Вместо этого измените свое мнение о том, что Вы будете испытывать при общении с другими людьми, начиная с сегодняшнего дня.

Предположим, Вам надоели маленькие объёмы продаж.

Начните каждое утро и каждый вечер представлять себе конечный результат. А именно, вообразите, что вы получили желаемый результат (не важно, большой или маленький).

Предположим, Вы хотите побить рекорд продаж в компании.

Вот как я сделал это.

Я просто представил, что мой босс поздравляет меня. Сотрудники кричат мне "Ура". Я получаю похвалы и повышение. Я контролирую эмоции большей части сотрудников компании.

Что произошло?

Мне действительно повысили зарплату. Я получил повышение. Мне дали руководящую должность в компании. Сотрудники пригласили меня отпраздновать это событие. Я вошел в историю!

Я добился этого при помощи своего воображения!

Я предвидел и контролировал будущие события в моей жизни!

машинного обучения - как предсказать один новый образец после dict-векторизации в python scikit-learn?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
.

панд - Python / Scikit-learn - Как на самом деле предсказывать?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Практическое занятие: прогнозирование оттока клиентов. Короче говоря - в этой статье мы… | by flo.tausend

Короче говоря - в этой статье мы хотим запачкать руки: построим модель, которая идентифицирует наших любимых клиентов, которые намерены покинуть нас в ближайшем будущем. Мы делаем это, реализуя прогнозную модель с помощью Python. Не ожидайте идеальной модели, но ожидайте того, что вы сможете использовать в своей компании / проекте уже сегодня!

Прежде чем мы начнем, давайте кратко рассмотрим, что такое отток на самом деле: отток количественно определяет количество клиентов, которые отказались от подписки или расторгли свой контракт на обслуживание.Клиенты, отказывающиеся от ваших услуг или продуктов, не приносят удовольствия ни одному бизнесу. Очень дорого вернуть их после проигрыша, даже не думая, что они не будут проводить лучший маркетинг из уст в уста, если будут неудовлетворены. Узнайте все об основах оттока клиентов в одной из моих предыдущих статей. А теперь приступим!

Как мы прогнозируем отток клиентов?

Базовый уровень для прогнозирования будущего оттока клиентов - это данные из прошлого. Мы смотрим на данные от клиентов, которые уже отказались (ответ), и их характеристики / поведение (предикторы) до того, как произошел отток.Подбирая статистическую модель, которая связывает предикторы с откликом, мы попытаемся предсказать отклик для существующих клиентов. Этот метод относится к категории контролируемого обучения, на случай, если вам понадобится еще одно жужжащее выражение. На практике мы выполняем следующие шаги, чтобы сделать эти точные прогнозы:

Процесс высокого уровня
  1. Вариант использования / Бизнес-пример
    Шаг первый - это собственно понимание бизнеса или варианта использования с желаемым результатом. Только понимая конечную цель, мы можем построить модель, которая действительно будет полезна.В нашем случае цель - уменьшить отток клиентов за счет заблаговременного выявления потенциальных кандидатов на отток и принятия упреждающих действий, чтобы заставить их остаться.
  2. Сбор и очистка данных
    С пониманием контекста можно определить правильные источники данных, очистив наборы данных и подготовившись к выбору функций или проектированию. Звучит довольно просто, но это, наверное, самая сложная часть. Модель прогнозирования хороша ровно настолько, насколько хорош источник данных. И особенно стартапам или небольшим компаниям часто бывает сложно найти достаточно данных для адекватного обучения модели.
  3. Выбор функций и проектирование
    На третьем этапе мы решаем, какие функции мы хотим включить в нашу модель, и подготавливаем очищенные данные для использования в алгоритме машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов.
  4. Моделирование
    Подготовленными данными мы готовы скормить нашу модель. Но чтобы делать хорошие прогнозы, нам, во-первых, нужно найти правильную модель (выбор), а во-вторых, нужно оценить, действительно ли алгоритм работает. Хотя обычно это требует нескольких итераций, мы будем делать это довольно просто и остановимся, как только результаты будут соответствовать нашим потребностям.
  5. Выводы и действия
    И последнее, но не менее важное: мы должны оценить и интерпретировать результаты. Что это означает и какие действия мы можем получить в результате? Потому что прогнозирование оттока клиентов - это только половина дела, и многие люди забывают, что, просто прогнозируя, они все равно могут уйти. В нашем случае мы действительно хотим заставить их перестать уходить.
Инструменты для прогнозирования оттока в python

Чтобы предсказать, откажется клиент или нет, мы работаем с Python и его замечательными библиотеками с открытым исходным кодом.Прежде всего, мы используем Jupyter Notebook, приложение с открытым исходным кодом для живого кодирования, которое позволяет нам рассказать историю с помощью кода. Кроме того, мы импортируем Pandas, который помещает наши данные в простую в использовании структуру для анализа и преобразования данных. Чтобы сделать исследование данных более понятным, мы используем plotly для визуализации некоторых наших идей. Наконец, с помощью scikit-learn мы разделим наш набор данных и обучим нашу прогнозную модель.

Набор данных

Одним из самых ценных активов компании являются данные.Поскольку данные редко публикуются, мы берем доступный набор данных, который вы можете найти на веб-сайте IBM, а также на других страницах, таких как Kaggle: Telcom Customer Churn Dataset. Набор необработанных данных содержит более 7000 записей. У всех записей есть несколько функций и, конечно же, столбец, в котором указано, ушел ли клиент или нет.
Чтобы лучше понять данные, мы сначала загрузим их в pandas и исследуем с помощью некоторых очень простых команд.

 import numpy as np 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings ("ignore") from pylab import rcParams% matplotlib inline # Загрузка CSV с pandas
data = pd.read_csv ('.. Отток клиентов / Telco-Customer- Churn.csv ')

Исследование и выбор функций

Этот раздел довольно короткий, поскольку вы можете узнать больше об общем исследовании данных в лучших руководствах. Тем не менее, чтобы получить первоначальное представление и узнать, какую историю вы можете рассказать с данными, исследование данных определенно имеет смысл.Используя функции python data.head (5) и data.shape, мы получаем общий обзор набора данных.

Обзор набора данных - всего 7043 строки с 21 столбцом

Мы подробно рассмотрим целевую функцию, фактический «отток». Поэтому мы строим график соответственно и видим, что 26,5% от общего количества оттока клиентов. Это важно знать, чтобы в данных по обучению у нас была одинаковая пропорция оттока клиентов к не оттока.

 # Данные для построения графика 
sizes = data ['Churn'].value_counts (sort = True)
colors = ["серый", "фиолетовый"]
rcParams ['figure.figsize'] = 5,5 # Постройте
plt.pie (sizes, explode = explode, labels = labels, colors = colors,
autopct = '% 1.1f %%', shadow = True, startangle = 270,) plt.title ('Процент оттока в наборе данных')
plt.show ()

Подготовка данных и разработка функций

Be осознавая, что чем лучше мы подготовим наши данные для модели машинного обучения, тем точнее будет наш прогноз. У нас может быть самый продвинутый алгоритм, но если наши обучающие данные плохи, наш результат тоже будет плохим.По этой причине специалисты по данным тратят так много времени на подготовку данных. А поскольку предварительная обработка данных занимает много времени, но здесь не в фокусе, мы проработаем несколько образцовых преобразований.

  1. Удаление нерелевантных данных
    Могут быть включены данные, которые не нужны для улучшения наших результатов. Лучше всего это идентифицировать логическим мышлением или созданием корреляционной матрицы. Например, в этом наборе данных есть идентификатор клиента. Поскольку это не влияет на наш прогнозируемый результат, мы опускаем столбец с функцией pandas «drop ()».
 data.drop (['customerID'], axis = 1, inplace = True) 

2. Отсутствующие значения
Кроме того, важно обрабатывать отсутствующие данные. Значения могут быть идентифицированы, например, функцией «.isnull ()» в пандах. После определения нулевых значений в каждом случае зависит, имеет ли смысл заполнить отсутствующее значение, например, средним, медианой или режимом, или в случае достаточного количества обучающих данных полностью удалить запись. В наборе данных, с которым мы работаем, есть очень необычный случай - нет нулевых значений.Нам повезло на сегодня, но важно знать, что обычно нам приходится с этим справляться.

3. Преобразование числовых характеристик из объекта
Из нашего исследования данных (в данном случае «data.dtypes ()») мы видим, что столбцы MonthlyCharges и TotalCharges являются числами, но фактически в формате объекта. Почему это плохо? Наша модель машинного обучения может работать только с реальными числовыми данными. Поэтому с помощью функции «to_numeric» мы можем изменить формат и подготовить данные для нашей модели машинного обучения.

 data ['TotalCharges'] = pd.to_numeric (data ['TotalCharges']) 

4. Категориальные данные в числовые данные
Поскольку мы не можем ничего вычислить со строковыми значениями, мы должны преобразовать эти значения в числовые. Простым примером в наборе данных Telcom является пол. Используя функцию Pandas «get_dummies ()», два столбца заменят столбец пола на «пол_Женщина» и «пол_Мужчина».

В дополнение к этому мы могли бы использовать функцию «get_dummies ()» для всех категориальных переменных в наборе данных.Это мощная функция, но наличие такого количества дополнительных столбцов может раздражать.

5. Разделение набора данных
Во-первых, нашу модель нужно обучить, во-вторых, нашу модель нужно протестировать. Поэтому лучше всего иметь два разных набора данных. На данный момент у нас есть только один, очень часто разделяют данные соответствующим образом. X - данные с независимыми переменными, Y - данные с зависимой переменной. Переменная размера теста определяет, в каком соотношении будут разделены данные. Довольно часто это делается при соотношении 80 тренировок / 20 тестов.

 data ["Churn"] = data ["Churn"]. Astype (int) Y = data ["Churn"]. Values ​​
X = data.drop (labels = ["Churn"], axis = 1) # Создать данные обучения и тестирования
из sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.2, random_state = 101)

Логистическая регрессия и тестирование модели

Логистическая регрессия из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения и в основном используется, когда зависимая переменная (здесь отток 1 или отток 0) является категориальной.Напротив, независимые переменные могут быть категориальными или числовыми. Обратите внимание, что, конечно, имеет смысл подробно разобраться в теории, лежащей в основе модели, но в этом случае наша цель - использовать прогнозы, которые мы не будем рассматривать в этой статье.

Шаг 1. Давайте импортируем модель, которую мы хотим использовать из sci-kit learn
Шаг 2. Мы создаем экземпляр модели
Шаг 3. Обучаем модель на обучающем наборе данных и сохраняем информацию, полученную из данных.

 от sklearn.linear_model import LogisticRegression 
model = LogisticRegression ()
result = model.fit (X_train, y_train)

С помощью обученной модели мы теперь можем предсказать, отказался ли клиент от нашего тестового набора данных. Результаты сохраняются в «prediction_test», после чего измеряется и печатается оценка точности.

 из метрик импорта sklearn 
prediction_test = model.predict (X_test) # Распечатать точность прогноза
print (metrics.accuracy_score (y_test, prediction_test))

Оценка показывает нам, что в 80% случаев наша модель предсказывала правильные результат нашей проблемы бинарной классификации.Это считается неплохим для первого запуска, особенно если посмотреть, какое влияние оказывает каждая переменная и имеет ли это смысл. Итак, с конечной целью сократить отток и своевременно предпринять правильные профилактические меры, мы хотим знать, какие независимые переменные имеют наибольшее влияние на наш прогнозируемый результат. Поэтому мы устанавливаем коэффициенты в нашей модели равными нулю и смотрим на веса каждой переменной.

 # Чтобы получить веса всех переменных 
weights = pd.Series (model.coef_ [0],
index = X.columns.values)
weights.sort_values ​​(ascending = False)

Можно заметить, что некоторые переменные имеют положительное отношение к нашей предсказанной переменной, а некоторые - отрицательное. Положительное значение положительно влияет на нашу прогнозируемую переменную. Хороший пример - «Contract_Month-to-month»: положительное отношение к оттоку означает, что наличие этого типа контракта также увеличивает вероятность оттока клиента. С другой стороны, «Контракт_Два года» находится в крайне отрицательном отношении к прогнозируемой переменной, а это означает, что клиенты с этим типом контракта вряд ли уйдут.Но мы также можем видеть, что некоторые переменные не имеют смысла в первом пункте. «Fiber_Optic» занимает первое место по положительному влиянию на отток. Хотя мы ожидаем, что это заставит клиента остаться, поскольку это обеспечивает ему быстрый доступ в Интернет, наша модель говорит о другом. Здесь важно копнуть глубже и получить некоторый контекст для данных.

Да, мы сделали это - что дальше?

Обнимите своего клиента и заставьте его остаться :)

Один - поговорите со своей командой.
Мы не только выяснили, какие клиенты с большой вероятностью уйдут, но и выяснили, какие функции больше всего повлияют на уход клиента.Поэтому настоятельно рекомендуется поделиться этими знаниями с вашей командой по работе с клиентами и изменить их направленность. Только если команда знает, на чем делать упор, команда сможет направить клиента к функциям, которые заставят его / ее оставаться в компании дольше. Говорите открыто, обсуждайте варианты и убедитесь, что вы понимаете весь контекст. Во многих случаях служба поддержки клиентов или служба поддержки могут предоставить дополнительную качественную информацию, которая может подчеркнуть ваши выводы или полностью рассказать историю, отличную от ваших.

Два - Взаимодействуйте с клиентами, которые могут уйти .
Да, есть история о том, что спящим собакам нужно позволять лежать. Но в случае потенциального оттока - это чушь собачья. Если вы будете молчать и надеяться, что ваш клиент не уйдет, то рано или поздно это приведет к оттоку клиентов. Вместо этого не бойтесь, выходите и общайтесь со своими клиентами. Есть много вариантов, но лучший из них - самый очевидный: поговорить с ними.

Посмотрите на их профиль, определите характеристики и проанализируйте прошлые взаимодействия с вашим продуктом, а затем просто поговорите с ними.Спрашивайте отзывы, сообщайте о последних разработках, которые могут быть интересны, или рассказывайте им о новых функциях продукта. Обратитесь к клиентам, которые склонны к оттоку, но убедитесь, что вы предложили соответствующие вещи, которые могут соответствовать их индивидуальным потребностям. Это создаст ощущение того, что вас понимают, и свяжет их с вами и вашим бизнесом.

*********************************************** **************

Статьи, связанные с этим:

Практическое руководство: настройка среды данных с помощью Docker

Устранение оттока - это взлом роста 2.0

Введение в заблуждение данными и статистикой

************************************** ***********************

Большая часть того, о чем я пишу, занимает меня в нашем собственном Startup investory.io.
Жду ваших впечатлений :)

************************************** ***********************

.

Как создать многозадачный предиктор по возрасту и полу с помощью глубокого обучения в TensorFlow

от Коула Мюррея

В моем последнем руководстве вы узнали о том, как объединить сверточную нейронную сеть и долговременную краткосрочную память (LTSM) для создания подписей к изображению. В этом руководстве вы узнаете, как построить и обучить многозадачную модель машинного обучения для прогнозирования возраста и пола объекта на изображении.

Обзор

  • Введение в возрастную и гендерную модель
  • Построение многозадачного средства оценки тензорного потока
  • Обучение

Предварительные требования

  • Базовое понимание сверточных нейронных сетей (CNN)
  • базовое понимание TensorFlow
  • GPU (необязательно)

Введение в возрастную и гендерную модель

В 2015 году исследователи из Лаборатории компьютерного зрения, D-ITET, опубликовали документ DEX и опубликовали свой IMDB-WIKI, состоящий из более 500 тысяч изображений лиц с указанием возраста и пола.

Источник набора данных IMDB-WIKI: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/

DEX описывает архитектуру нейронной сети

.

Смотрите также