Câu hỏi được gắn thẻ «feature-selection»

Tôi có một câu hỏi liên quan đến việc cần sử dụng các phương pháp lựa chọn tính năng (Rừng ngẫu nhiên có giá trị quan trọng hoặc phương pháp lựa chọn tính năng Univariate, v.v.) trước khi chạy thuật toán học thống kê. Chúng tôi biết để tránh bị …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

Hai cách tiếp cận phổ biến để chọn các biến tương quan là các thử nghiệm quan trọng và xác nhận chéo. Vấn đề nào mà mỗi người cố gắng giải quyết và khi nào tôi sẽ thích cái này hơn cái kia?

20 cross-validation  feature-selection 

Gần đây tôi đã thấy rằng trong tài liệu kinh tế lượng kinh tế học ứng dụng, khi xử lý các vấn đề lựa chọn tính năng, không có gì lạ khi thực hiện LASSO theo sau là hồi quy OLS bằng các biến được chọn. Tôi đã tự hỏi …

20 regression  feature-selection  econometrics  least-squares  lasso 

Sau đây là sơ đồ của glmnet với alpha mặc định (1, do đó là lasso) sử dụng mtcarsdữ liệu được đặt trong R với mpgDV và các biến khác làm biến dự đoán. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Những gì chúng ta có thể kết luận từ cốt truyện này liên quan …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

Tôi gặp khó khăn trong việc diễn giải các giá trị z cho các biến phân loại trong hồi quy logistic. Trong ví dụ dưới đây, tôi có một biến phân loại với 3 lớp và theo giá trị z, Class2 có thể có liên quan trong khi các lớp …

19 r  logistic  categorical-data  feature-selection  categorical-encoding 

Các phương pháp chọn biến thuật toán theo chiều dọc có xu hướng chọn các mô hình thiên vị ít nhiều mọi ước tính trong các mô hình hồi quy ( s và SE của chúng, giá trị p , thống kê F , v.v.) và có khả năng loại …

18 regression  feature-selection  lasso  regression-strategies  stepwise-regression 

Tôi đang cố gắng so sánh độ phức tạp tính toán / tốc độ ước tính của ba nhóm phương pháp để hồi quy tuyến tính như được phân biệt trong Hastie et al. "Các yếu tố của học thống kê" (tái bản lần 2), Chương 3: Lựa chọn tập …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

Đọc cuốn "Để giải thích hay dự đoán" của Galit Shmueli (2010), tôi rất bối rối trước một mâu thuẫn rõ ràng. Có ba cơ sở, Lựa chọn mô hình dựa trên AIC so với BIC (cuối trang 300 - bắt đầu trang 301): chỉ cần đặt, AIC nên được …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Chỉ cần phủ Giả thuyết phi tuyến Andrew Ng của thần kinh Netowrks, và chúng tôi đã có một câu hỏi nhiều lựa chọn để xác định số tính năng cho một hình ảnh có độ phân giải 100x100 của grescale cường độ. Và câu trả lời là 50 triệu, …

18 feature-selection  image-processing 

Tôi đang sử dụng cv.glmnetđể tìm dự đoán. Thiết lập tôi sử dụng như sau: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients") choicePred<-rownames(results)[which(results !=0)] Để đảm bảo kết quả là tái sản xuất tôi set.seed(1). Các kết quả rất khác nhau. Tôi đã chạy chính xác mã 100 để xem kết quả biến như …

18 r  cross-validation  feature-selection  glmnet 

Tôi cần phân loại URL thành các danh mục. Giả sử tôi có 15 danh mục mà tôi dự định không sử dụng mỗi URL. Là một phân loại 15 cách tốt hơn? Nơi tôi có 15 nhãn và tạo các tính năng cho mỗi điểm dữ liệu. Hoặc xây …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

Định nghĩa của "không gian tính năng" là gì? Ví dụ: Khi đọc về các SVM, tôi đọc về "ánh xạ tới không gian đặc trưng". Khi đọc về GIỎ HÀNG, tôi đọc về "phân vùng theo không gian đặc trưng". Tôi hiểu những gì đang xảy ra, đặc biệt …

18 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

Tôi đã xây dựng một trình phân loại hồi quy logistic rất chính xác trên dữ liệu của mình. Bây giờ tôi muốn hiểu rõ hơn tại sao nó hoạt động tốt như vậy. Cụ thể, tôi muốn xếp hạng các tính năng nào có đóng góp lớn nhất (tính …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

Tôi đang sử dụng Lasso để lựa chọn tính năng trong cài đặt chiều tương đối thấp (n >> p). Sau khi lắp mô hình Lasso, tôi muốn sử dụng các hiệp phương sai với các hệ số khác 0 để phù hợp với mô hình không bị phạt. Tôi …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

Khi tôi đã xây dựng mô hình rừng ngẫu nhiên (hồi quy) trong R, cuộc gọi rf$importancecung cấp cho tôi hai biện pháp cho mỗi biến dự đoán %IncMSEvà IncNodePurity. Là sự giải thích rằng các biến dự đoán có %IncMSEgiá trị nhỏ hơn quan trọng hơn các biến dự …

17 r  feature-selection  random-forest