Данные, которые ты предоставила, кажутся достаточными для создания проспективной модели прогнозирования исследуемого исхода. Выявленные 10 факторов риска исхода с значением p<0,05 можно использовать как предикторы для прогнозирования вероятности наступления исхода.
**Предположим, что мы хотим создать линейную регрессионную модель** для прогнозирования исхода. В этом случае мы можем использовать следующие шаги:
1. **Проверьте корреляцию** между каждым фактором риска и исходом, чтобы убедиться, что они действительно связаны.
2. **Создайте переменные дummies** для каждого фактора риска, чтобы преобразовать их в числовые значения.
3. **Составьте матрицу корреляции** между переменными дummies и исходом, чтобы оценить взаимосвязь между ними.
4. **Выполните регрессионный анализ**, используя исход как зависимую переменную и переменные дummies как предикторы.
5. **Оцените качество модели**, используя показатели, такие как R-квадрат, коэффициент детерминации (R^2) и критерий Джинса (AIC).
**Возможные методы создания проспективной модели**:
1. **Линейная регрессия**: Используйте линейную регрессионную модель для прогнозирования исхода на основе выявленных факторов риска.
2. **Дерево решений**: Используйте дерево решений для создания модели, которая может выявлять взаимосвязи между факторами риска и исходом.
3. **Нейронные сети**: Используйте нейронные сети для создания модели, которая может обучаться и прогнозировать исход на основе данных.
4. **Случайный лес**: Используйте случайный лес для создания модели, которая может выявлять взаимосвязи между факторами риска и исходом.
**Возможные проблемы**:
1. **Мультиколлинеарность**: Если у вас есть много предикторов, может возникнуть проблема мультиколлинеарности, что означает, что некоторые предикторы могут быть коррелированы между собой.
2. **Недостаточное количество наблюдений**: Если у вас недостаточно наблюдений, может быть сложно обучить и оценить модель.
В любом случае, перед тем, как начать создавать проспективную модель, вам необходимо убедиться, что у вас есть данные, которые удовлетворяют необходимым условиям, и что вы имеете достаточный опыт и знания по статистике и машинному обучению.
В статистике и машинном обучении "переменные дummies" (также называемые "псевдопеременными" или "векторами дамми") - это переменные, которые представляют собой категориальные данные в виде числовых значений.
Например, imagine, что у нас есть фактор риска "Пол" с двумя возможными значениями: "Мужской" и "Женский". В этом случае мы можем создать две переменные дамми:
* `Пол_Мужской` - переменная, которая принимает значение 1, если пол человека мужской, и 0, если пол человека женский.
* `Пол_Женский` - переменная, которая принимает значение 1, если пол человека женский, и 0, если пол человека мужской.
В результате у нас есть две числовые переменные, которые можно использовать в статистических анализах и моделях машинного обучения, вместо категориальной переменной "Пол".
Это позволяет нам использовать методы, которые рассчитаны на числовые данные, например линейную регрессию, случайный лес и нейронные сети, для анализа и прогнозирования исхода.
В нашем случае, если у нас есть 10 факторов риска с различными категориями, мы можем создать 10 переменных дамми, каждая из которых представляет одну из категорий.
Bunsert, все с чего-то начинают и это нормально. Но мы ведь понимаем разницу между скобочками, так?
Объекты, массивы?
Что-нибудь о построении таблиц СУБД слышал? Читал?
1. Есть ли такая модель для векторизации слов, которая при инпуте "яблоко" вернет его векторное значение и будет работать в обратном порядке, подав вектор вернет "яблоко"?
Да, есть несколько моделей для векторизации слов, которые могут выполнять эту функцию. Одними из них являются модели word2vec и GloVe. Они используют технологию подсчета частот для векторизации слов и могут работать в обоих направлениях - вектор -> слово и слово -> вектор.
2. Есть ли такая модель, которая делает все вышесказанное, но ему можно еще подать ключ языка, чтобы вернуть "яблоко" из вектора на разных языках?
Да, есть модели, которые могут выполнять эту функцию. Например, модели, основанные на технологии word-embedding, такие как FastText или spaCy, могут векторизировать слова и переводить их на различные языки с учетом семантического значения.
3. не особо понимаю на практике, как без обучения или использования модели искать слово с близким эмбеддингом к запросу?
Это можно сделать с помощью технологии поиска по векторному пространству. Например, вы можете использовать библиотеку scikit-learn в Python, которая имеет функцию поиска ближайших соседей в векторном пространстве. Это позволяет вам найти слова с близкими векторами к вашему запросу.
Пример использования семантических весов слов в предложении
Да, это можно сделать с помощью моделей, которые используют семантические веса слов, такие как WordNet или ConceptNet. Эти модели могут векторизировать слова и давать им веса, основанные на их семантическом значении. Затем вы можете использовать эти веса для перевода предложения.
Почему не подходит использование дословного или семантического перевода предложения целиком?
Это связано с тем, что в предложении могут быть слова, которые не имеют прямого отношения к переводу, такие как предлоги, союзы и другие части речи. Если вы будете переводить предложение целиком, эти слова также будут переведены, что может привести к неочевидным результатам. Поэтому лучше использовать семантические веса слов для перевода ключевых слов.
Есть несколько моделей, которые можно использовать для векторизации слов и их перевода на различные языки.
Модели, основанные на технологии word-embedding, такие как FastText или spaCy, могут векторизировать слова и переводить их на различные языки с учетом семантического значения.
Технология поиска по векторному пространству позволяет найти слова с близкими векторами к вашему запросу без обучения или использования модели.
Используйте модели, которые используют семантические веса слов, такие как WordNet или ConceptNet, для перевода предложения.
Библиотека scikit-learn в Python имеет функцию поиска ближайших соседей в векторном пространстве.
Модели, основанные на технологии word-embedding, могут векторизировать слова и переводить их на различные языки с учетом семантического значения.
Пример использования семантических весов слов в предложении
Да, это можно сделать с помощью моделей, которые используют семантические веса слов, такие как WordNet или ConceptNet. Эти модели могут векторизировать слова и давать им веса, основанные на их семантическом значении. Затем вы можете использовать эти веса для перевода предложения.
