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"NameAge" (組込み予測器)

人物の名前から年齢を予測する．

クラス

  • この予測器はアメリカ合衆国の国勢調査データに基づいており，アメリカでは稀な名前についての結果はかんばしくない．

例題

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例  (2)

組込みの予測器"NameAge"を使って，名前から人物の年齢を予測する：

Wolfram Language code: Predict["NameAge", "Tom"]

この予測器のPredictorFunctionを得る：

Wolfram Language code: p = Predict["NameAge"]

この予測器関数を使って，人物の年齢を名前から予測する：

Wolfram Language code: p["Stacy"]

複数の例を一度に予測する：

Wolfram Language code: p[ {"Tom", "Stacy", "Claire"}]

スコープ  (2)

名前の年齢分布を可視化する：

Wolfram Language code: distribution = Predict["NameAge", "Claire", "Distribution"]
Wolfram Language code: Plot[PDF[distribution, x], {x, 0, 100}, Exclusions -> None, PlotRange -> All]

この分布の最も可能性の高い値は以下の通りである：

Wolfram Language code: Predict["NameAge", "Claire"]

組込み予測器に対応するPredictorFunctionをロードする：

Wolfram Language code: p = Predict["NameAge"]

Informationからこの予測器についての情報を得る：

Wolfram Language code: Information[p]

オプション  (2)

IndeterminateThreshold  (1)

PredictorFunctionをロードして，カスタムのIndeterminateThresholdを使う：

Wolfram Language code: p = Predict["NameAge"]
Wolfram Language code: p["Stacy", IndeterminateThreshold -> 0.6]

予測器の閾値を更新する：

Wolfram Language code: p["Stacy", IndeterminateThreshold -> 0]

UtilityFunction  (1)

DiracDelta関数に対応する，この予測器の効用関数を得る：

Wolfram Language code: utility = Information[Predict["NameAge"], "UtilityFunction"]

これは，デフォルトで，最高の確率密度の値が予測されることを意味する：

Wolfram Language code: Predict["NameAge", "Claire"]

効用関数に変更を加えて，最も可能性の高い値の代りに平均値を予測するようにする：

Wolfram Language code: Predict["NameAge", "Claire", UtilityFunction -> Function[-(#2 - #1) ^ 2], IndeterminateThreshold -> 0]