Сигурно сте чували за бъдещата прогноза на Amazon. Способността на Amazon да прогнозира бизнес резултати като търсене на продукти, ресурси, финансови резултати и т.н. доведе до повишена рентабилност. Замисляли ли сте се как те могат толкова лесно да прогнозират какво е по-добро за техния бизнес? Сигурен съм, че ще предложите наука за данните. да Data Science е тук, но ще срещнете термина „Предсказуемо моделиране за Data Science“, ако прочетете за него. Прогнозното моделиране е правилният отговор на предходния въпрос. Науката за данни и прогнозното моделиране са два термина, които промениха индустрията за данни. Прогнозното моделиране е важен аспект на Data Science, която е колекция от операции с данни.
Науката за данни е непълна без прогнозно моделиране. Това е една от последните стъпки в науката за данните и изисква да правите прогнози въз основа на минали данни. Прогнозното моделиране е необходимо, за да се придобие задълбочено разбиране на данните и да се вземат критични за бизнеса решения.
Статистиката се използва в прогнозното моделиране за прогнозиране на резултатите. В резултат на това Data Science и Predictive Modeling имат една и съща статистическа база.
Data Science е колекция от операции с данни, която включва прогнозно моделиране като подраздел. Машинното обучение и прогнозното моделиране имат много общи неща. В резултат на това разпознаването на образи и прогнозирането на резултата са две от най-важните функции за прогнозно моделиране.
Методите за машинно обучение (напр. Support Vector Machine (SVM) или Random Forest) се използват за създаване на прогнози чрез математическо картографиране на сложните връзки между група рискови SNP и сложни симптоми на заболяване. Тези методи картографират връзките със сложни заболявания, като използват контролирани или неконтролирани методологии. Асоциациите между данните за генотипиране на отделни проби и свързаното заболяване бяха картографирани с помощта на модели за прогнозиране на заболявания с контролирано машинно обучение, които бяха създадени чрез обучение на предварително зададени алгоритми за обучение. Моделът на избраните характеристики (променливи) в рамките на данните за генотипа на обучение се картографира, за да се получи оптимална прогнозна мощност за целевото заболяване. За да изследват пространството на данните за обучение за оптимална предсказваща сила, някои модели използват алгоритми за градиентно спускане и итеративни кръгове на оценка на параметри. Този рекурсивен подход се повтаря, докато се постигне най-доброто представяне на прогнозата. Моделите с най-голяма предсказваща сила върху набора от данни за обучение се избират за валидиране след етапа на обучение.
