Câu hỏi được gắn thẻ «lasso»

Nhược điểm của việc sử dụng lưới đàn hồi so với lasso là gì. Tôi biết rằng mạng đàn hồi có thể chọn các nhóm biến khi chúng có mối tương quan cao. Nó không có vấn đề chọn nhiều hơn dự đoán khi . Trong khi đó Lasso bão …

8 lasso  elastic-net 

Tôi đã có một bộ dữ liệu với 338 dự đoán và 570 trường hợp (không thể tải lên một cách đáng tiếc) mà tôi đang sử dụng Lasso để thực hiện lựa chọn tính năng. Cụ thể, tôi đang sử dụng cv.glmnethàm từ glmnetnhư sau, trong đó mydata_matrixcó ma …

8 r  classification  lasso  glmnet 

Lasso và lưới đàn hồi không thể xử lý các biến có nhiều hơn hai loại và do đó, việc phân chia các biến phân loại thành các hình nộm là cần thiết cho việc áp dụng các phương pháp này. Điều này có thể dẫn đến một số vấn …

8 machine-learning  categorical-data  feature-selection  lasso  elastic-net 

Bất cứ ai cũng có thể cung cấp một cái nhìn trực quan về lý do tại sao tốt hơn là có bản beta nhỏ hơn? Đối với LASSO tôi có thể hiểu rằng, có một thành phần lựa chọn tính năng ở đây. Ít tính năng làm cho mô …

8 regression  lasso  ridge-regression  shrinkage 

Tôi đã thực hiện Lasso và sau đó xác nhận chéo một lần cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) Khi tôi vẽ cv tôi nhận được như sau: Tôi cũng nhận thấy rằng tôi nhận được 2 lambdas khác nhau: lambda.minvàlambda.1se Sự khác biệt giữa những lambdas là gì? Tôi có …

8 r  cross-validation  interpretation  lasso 

Tôi hiểu rằng cảm biến nén tìm thấy giải pháp ít nhất cho trong đó , và , .x ∈ R D Một ∈ R k × D y ∈ R k k &lt; &lt; Dy=Axy=Axy = Axx∈RDx∈RDx \in \mathbb{R}^DA∈Rk×DA∈Rk×DA \in \mathbb{R}^{k \times D}y∈Rky∈Rky \in \mathbb{R}^{k}k&lt;&lt;Dk&lt;&lt;Dk << D Bằng cách …

8 lasso  sparse 

Tôi đang hồi quy một công cụ dự đoán liên tục trên 60 biến (cả liên tục và phân loại) bằng LASSO (glmnet). Khi kiểm tra biểu đồ theo dõi biến, tôi nhận thấy rằng khi log lambda tăng, một trong những biến chính có hệ số thực sự tăng. …

8 lasso  regularization  glmnet 

Học thống kê và kết quả của nó hiện đang lan tỏa trong Khoa học xã hội. Một vài tháng trước, Guido Imbens đã nói: "LASSO là OLS mới". Tôi đã học Machine Learning một chút và tôi biết rằng mục tiêu chính của nó là dự đoán. Tôi cũng …

8 machine-learning  lasso  causality 

tôi tự hỏi về độ mịn lưới tối ưu và mối quan hệ giữa độ mịn lưới và quá mức là gì trong các phương pháp chính quy hóa như LASSO, hồi quy sườn hoặc lưới đàn hồi. Giả sử tôi muốn điều chỉnh mô hình hồi quy bằng LASSO …

8 lasso  regularization  ridge-regression  overfitting  elastic-net 

Tôi đang chạy một số tối ưu hóa với việc thực hiện BFGS tối ưu. Hàm mục tiêu thực sự là một thuật toán tính toán, không chỉ là toán học. Tôi tìm thấy khi tôi thêm một hình phạt L1, mọi thứ chậm lại một chút. Tại sao điều …

8 r  optimization  lasso 

Tôi đang cố xác định sử dụng alpha nào trong glmnetchức năng của mình , nhưng tệp trợ giúp cho tôi biết: Lưu ý rằng cv.glmnet KHÔNG tìm kiếm giá trị cho alpha. Một giá trị cụ thể phải được cung cấp, mặc định khác alpha = 1 được giả …

8 r  lasso  ridge-regression  glmnet 

Nếu chúng ta chọn các giá trị khác nhau của tham số , chúng ta có thể thu được các giải pháp với các mức độ thưa thớt khác nhau. Có phải nó có nghĩa là đường dẫn chính quy là làm thế nào để chọn tọa độ có thể …

8 lasso  regularization 

Tôi đã triển khai phiên bản GLMNET của mạng đàn hồi để hồi quy tuyến tính với một phần mềm khác ngoài R. Tôi đã so sánh kết quả của mình với glmnet của chức năng R ở chế độ Lasso trên dữ liệu bệnh tiểu đường . Lựa chọn …

8 r  lasso  regularization  glmnet  elastic-net 

Tôi đang sử dụng from sklearn.linear_model import Lassotrong Python 2.7.6 Tôi đã viết một kịch bản mà tôi đã sử dụng để thực hiện hồi quy Lasso cho các Tính năng (X) và Mục tiêu của tôi (y). Tôi đã sử dụng nó trước đây và nó hoạt động, tôi …

8 regression  python  lasso  scikit-learn 

Tôi đã ước tính các tham số hồi quy của mô hình hồi quy tuyến tính bằng LASSO, đã gửi một số biến về 0 bằng xác nhận chéo và bây giờ tôi đã có một mô hình cuối cùng. Người ta biết rằng việc thường xuyên gây ra sự …

7 regression  lasso  regularization