Câu hỏi được gắn thẻ «feature-selection»

Là so sánh các tính năng sử dụng F-regressiongiống như các tính năng tương quan với nhãn riêng lẻ và quan sát giá trị ?R2R2R^2 Tôi thường thấy các đồng nghiệp của mình sử dụng một F regressionlựa chọn tính năng trong đường ống học máy của họ từ sklearn: …

14 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

Câu hỏi: Những lợi thế / bất lợi của việc sử dụng cái này trước cái kia để lựa chọn biến là gì? Giả sử tôi có khả năng xảy ra: mà tôi có thể đặt hoặc một trong những priors: w i ~ π delta 0 + ( 1 …

14 bayesian  feature-selection 

Đặc biệt trong bối cảnh các cuộc thi kaggle tôi đã nhận thấy rằng hiệu suất của mô hình là tất cả về lựa chọn / kỹ thuật. Mặc dù tôi hoàn toàn có thể hiểu lý do tại sao trong trường hợp đó khi xử lý các thuật toán …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering 

Mục tiêu của tôi là phân loại tín hiệu cảm biến. Khái niệm về giải pháp của tôi cho đến nay là: i) Các tính năng kỹ thuật từ tín hiệu thô ii) Chọn các tính năng có liên quan với SavingF và cách tiếp cận phân cụm iii) Áp …

14 feature-selection  hyperparameter  optimization 

Tôi đang đọc về lựa chọn tập hợp con tốt nhất trong các yếu tố của cuốn sách học thống kê. Nếu tôi có 3 dự đoán , tôi tạo tập con:x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_323=823=82^3=8 Tập hợp con không có dự đoán tập hợp con với bộ dự đoánx1x1x_1 tập hợp con với …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

Từ những gì tôi hiểu, lựa chọn biến dựa trên giá trị p (ít nhất là trong bối cảnh hồi quy) rất thiếu sót. Có vẻ như lựa chọn biến dựa trên AIC (hoặc tương tự) cũng bị một số người coi là thiếu sót, vì lý do tương tự, …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

Tôi biết rằng cả lựa chọn tính năng và giảm kích thước đều hướng tới việc giảm số lượng tính năng trong bộ tính năng ban đầu. Sự khác biệt chính xác giữa hai là gì nếu chúng ta đang làm điều tương tự ở cả hai?

13 machine-learning  pca  feature-selection  dimensionality-reduction 

Một trong những động lực cho mạng lưới đàn hồi là giới hạn sau của LASSO: Trong trường hợp , lasso chọn tối đa n biến trước khi nó bão hòa, vì bản chất của vấn đề tối ưu hóa lồi. Đây dường như là một tính năng giới hạn …

13 regression  optimization  feature-selection  lasso 

Hồi quy từng bước đã được sử dụng quá mức trong nhiều bài báo y sinh trong quá khứ nhưng điều này dường như được cải thiện với sự giáo dục tốt hơn về nhiều vấn đề của nó. Nhiều người đánh giá cũ hơn tuy nhiên vẫn yêu cầu …

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

Tôi đã đọc rằng lasso nhóm được sử dụng để lựa chọn biến và độ thưa thớt trong một nhóm các biến. Tôi muốn biết trực giác đằng sau yêu sách này. Tại sao nhóm Lasso lại thích Lasso hơn? Tại sao đường dẫn giải pháp lasso nhóm không piecewise …

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Tôi đang sử dụng gói 'lars' trong R với mã sau: > library(lars) > set.seed(3) > n <- 1000 > x1 <- rnorm(n) > x2 <- x1+rnorm(n)*0.5 > x3 <- rnorm(n) > x4 <- rnorm(n) > x5 <- rexp(n) > y <- 5*x1 + 4*x2 + 2*x3 + 7*x4 + …

13 correlation  feature-selection  lasso  regularization  ridge-regression 

Tôi có danh sách các protein với các giá trị tính năng của chúng. Một bảng mẫu trông như thế này: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Hàng là protein và cột là tính năng. Tôi cũng có một danh sách các protein tương tác tốt; ví dụ Protein3, Protein4 Protein1, …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

Câu hỏi của tôi: Tại sao rừng ngẫu nhiên xem xét các tập hợp con ngẫu nhiên của các tính năng để phân tách ở cấp nút trong mỗi cây thay vì ở cấp cây ? Bối cảnh: Đây là một cái gì đó của một câu hỏi lịch sử. …

12 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance  history 

Có một số bài viết về cách chọn tính năng. Một trong những phương pháp mô tả tầm quan trọng của tính năng dựa trên thống kê t. Trong R varImp(model)áp dụng trên mô hình tuyến tính với các tính năng được tiêu chuẩn hóa , giá trị tuyệt đối …

12 regression  p-value  feature-selection 

Vì vậy, tôi hiểu rằng lựa chọn biến là một phần của lựa chọn mô hình. Nhưng chính xác lựa chọn mô hình bao gồm những gì? Có nhiều hơn những điều sau đây: 1) chọn phân phối cho mô hình của bạn 2) chọn các biến giải thích ,? …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic