Здравствуйте, С3141566=Z, Вы писали:

СZ>Здравствуйте, Gattaka, Вы писали:

G>>И я хотел бы сделать коррекцию прогноза на величину изменения популярности. Например, третья книга почти в два раза выросла по популярности. Казалось бы нужно разделить количество в 16 году на 15 год и умножить на вероятности прогноза. Но так делать нельзя. Т.к. для 6-й книги получится неоправданно большой (40/8) коэффициент. Т.е. нужно еще и общее число как-то учитывать. Вопрос как это делают?
СZ>Через условную вероятность -- апостериорная это в простейшем случае произведение факторов (популярность книги общая * популярность с учетом твоей модели), самая проблемная часть -- получить нормировочный фактор, чтобы это все было вероятностью, в грубом приближении достаточно просто получившееся произведение нормировать на 1 для данного пользователя. Если не будет работать на практике -- надо думать.
Ага, то есть если вдруг есть очень редкая книга, но моя модель точно знает что пользователь ее купит. Дает прогноз 0.9565 или что-то вроде этого. Общая популярность у нее крайне мала 0.004. Я перемножаю и получаю 0.003826, т.е. общая вероятность по факту забивает мою модель. Именно это должно разруливаться нормировочным фактором? Т.е. если прогноз модели для данной книги слишком большой — берем его. Или я не правильно понимаю?

И второй вопрос, а что если просто линейную регрессию построить по двум переменным, прогноз модели и общая популярность. Так не делают?