Câu hỏi được gắn thẻ «categorical-data»

Dữ liệu phân loại (còn gọi là danh nghĩa) có thể đảm nhận một số lượng hạn chế các giá trị có thể được gọi là danh mục. Giá trị phân loại "nhãn", chúng không "đo lường". Vui lòng sử dụng thẻ [ordinal-data] cho các loại dữ liệu rời rạc nhưng được sắp xếp.

2
Bình thường hóa các biến giả
Dữ liệu của tôi bao gồm một số phép đo liên tục và một số biến giả thể hiện số năm các phép đo đã được thực hiện. Bây giờ, tôi muốn tìm hiểu một mạng lưới thần kinh với dữ liệu. Do đó, tôi đang chuẩn hóa zScore tất …
2
Tại sao một mô hình thống kê sẽ phù hợp hơn nếu được cung cấp một bộ dữ liệu khổng lồ?
Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
2
Nhóm biến phân loại trong glmnet
Hãy xem xét sự phù hợp sau đây: fit3a=glmnet(x,g4,family="multinomial",type.multinomial="grouped") Làm thế nào để tôi chỉ ra các cột trong xphân loại / đa quốc gia? Có một tùy chọn để xác định chỉ số của các biến được nhóm? Tài liệu mô tả tùy chọn type.multinomialnhư sau: Nếu "được nhóm" …
3
Bài kiểm tra hoc trong ANOVA thiết kế hỗn hợp 2x3 bằng SPSS?
Tôi có hai nhóm 10 người tham gia được đánh giá ba lần trong một thử nghiệm. Để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm và trong ba đánh giá, tôi đã chạy ANOVA thiết kế hỗn hợp 2x3 với group(kiểm soát, thử nghiệm), time(thứ nhất, thứ hai, ba) …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
1
Tại sao việc giảm mô hình hồi quy thành mô hình phân loại bằng cách phân tách đầu ra sẽ cải thiện mô hình?
Trong các vấn đề hồi quy, nếu đầu ra được phân tách thành các thùng / danh mục / cụm và được sử dụng làm nhãn, mô hình được giảm xuống thành mô hình phân loại. Câu hỏi của tôi là: động lực lý thuyết hoặc ứng dụng đằng sau …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.