Câu hỏi được gắn thẻ «elastic-net»

Là chính quy hóa mạng đàn hồi luôn được ưa thích đối với Lasso & Ridge vì nó dường như giải quyết được nhược điểm của các phương pháp này? Trực giác là gì và toán học đằng sau lưới đàn hồi là gì?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Làm thế nào để so sánh các phương pháp chuẩn hóa sườn núi, LASSO và thunnet? Ưu điểm và nhược điểm tương ứng của họ là gì? Bất kỳ bài viết kỹ thuật tốt, hoặc ghi chú bài giảng cũng sẽ được đánh giá cao.

33 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Tôi muốn sử dụng GLM và Elastic Net để chọn các tính năng có liên quan đó + xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính (nghĩa là cả dự đoán và hiểu biết, vì vậy sẽ tốt hơn nếu chỉ còn lại một vài tham số). Đầu ra liên …

29 r  regularization  glmnet  elastic-net  underdetermined 

Tôi sử dụng hàm auto.arima () trong gói dự báo để phù hợp với các mô hình ARMAX với nhiều biến số khác nhau. Tuy nhiên, tôi thường có một số lượng lớn các biến để chọn và thường kết thúc với một mô hình cuối cùng hoạt động với …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net 

Giấy ròng đàn hồi ban đầu Zou & Hastie (2005) Chính quy hóa và lựa chọn biến qua lưới đàn hồi giới thiệu hàm mất mạng đàn hồi cho hồi quy tuyến tính (ở đây tôi giả sử tất cả các biến được tập trung và chia tỷ lệ thành …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

Tôi hiểu vai trò của lambda trong hồi quy lưới đàn hồi. Và tôi có thể hiểu tại sao người ta lại chọn lambda.min, giá trị của lambda giúp giảm thiểu lỗi xác thực chéo. Câu hỏi của tôi là Trường hợp nào trong tài liệu thống kê được khuyến …

23 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

Một số chức năng phạt và các xấp xỉ được nghiên cứu kỹ, chẳng hạn như LASSO ( ) và ( ) và cách so sánh chúng trong hồi quy.L1L1L_1L2L2L_2 Tôi đã đọc về hình phạt Cầu, đó là hình phạt tổng quát . So sánh với LASSO, có \ …

22 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Giới thiệu: Tôi có một bộ dữ liệu với một "vấn đề p lớn, nhỏ n" cổ điển. Số lượng mẫu có sẵn n = 150 trong khi số lượng dự đoán có thể p = 400. Kết quả là một biến liên tục. Tôi muốn tìm những mô tả …

22 regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net 

Tôi đang thực hiện hồi quy logistic mạng đàn hồi trên bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe bằng cách sử dụng glmnetgói trong R bằng cách chọn các giá trị lambda qua lưới từ 0 đến 1. Mã viết tắt của tôi ở bên dưới:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

Tôi đang thực sự quan tâm đến thủ tục mạng đàn hồi cho sự co ngót / lựa chọn dự đoán. Có vẻ như rất mạnh mẽ. Nhưng từ quan điểm khoa học, tôi không biết phải làm gì một khi đã có hệ số. Tôi đang trả lời câu …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

Câu hỏi Điều gì để kết luận từ cốt truyện Lasso này (glmnet) cho thấy các đường dẫn giải pháp cho công cụ ước tính Lasso không đơn điệu. Đó là, một số quan tài phát triển về giá trị tuyệt đối trước khi chúng co lại. Tôi đã áp …

18 lasso  ridge-regression  elastic-net 

Người ta biết rằng hồi quy tuyến tính với hình phạt tương đương với việc tìm ước tính MAP được đưa ra một Gaussian trước các hệ số. Tương tự, sử dụng hình phạt tương đương với sử dụng phân phối Laplace như trước.l2tôi2l^2l1l1l^1 Không có gì lạ khi sử …

17 regression  bayesian  regularization  prior  elastic-net 

Tôi đang cố gắng xác định mô hình tốt nhất để dự đoán giá ô tô, sử dụng giá và tính năng có sẵn trên các trang web quảng cáo phân loại ô tô. Để làm điều này, tôi đã sử dụng một vài mô hình từ thư viện scikit-learn …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

Tôi biết về lợi ích của việc chính quy hóa khi xây dựng các mô hình dự đoán (sai lệch so với phương sai, ngăn ngừa quá mức). Nhưng, tôi tự hỏi liệu có nên thực hiện chính quy hóa (lasso, sườn, lưới đàn hồi) hay không khi mục đích …

17 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

Tôi có một bộ gồm 150 tính năng và nhiều trong số chúng có mối tương quan cao với nhau. Mục tiêu của tôi là dự đoán giá trị của một biến rời rạc, có phạm vi là 1-8 . Cỡ mẫu của tôi là 550 và tôi đang sử …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net