Câu hỏi được gắn thẻ «lasso»

Công cụ ước tính hồi quy hình phạt như LASSO và sườn núi được cho là tương ứng với công cụ ước tính Bayes với một số linh mục nhất định. Tôi đoán (vì tôi không biết đủ về thống kê Bayes) rằng đối với một tham số điều chỉnh …

17 bayesian  lasso  ridge-regression 

Tôi đang chạy một LASSO có một số dự đoán biến phân loại và một số dự đoán liên tục. Tôi có một câu hỏi về các biến phân loại. Bước đầu tiên tôi hiểu là chia từng người trong số họ thành các hình nộm, tiêu chuẩn hóa họ …

17 categorical-data  regression-coefficients  lasso  intercept  categorical-encoding 

Cho một biến phụ thuộc liên tục y và các biến độc lập bao gồm biến thứ tự X 1 , làm thế nào để tôi phù hợp với mô hình tuyến tính R? Có giấy tờ về loại mô hình này?

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

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 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 

Trong kịch bản hồi quy LASSO trong đó y= Xβ+ εy= =Xβ+εy= X \beta + \epsilon , và các ước tính LASSO được đưa ra bởi vấn đề tối ưu hóa sau tối thiểuβ| | y- Xβ|| +τ| | β||1tối thiểuβ||y-Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 Có bất …

17 regression  lasso  assumptions  residuals 

Khi giải thích hồi quy LASSO, sơ đồ của một viên kim cương và hình tròn thường được sử dụng. Người ta nói rằng vì hình dạng của ràng buộc trong LASSO là một viên kim cương, giải pháp bình phương nhỏ nhất thu được có thể chạm vào góc …

16 regression  lasso  ridge-regression 

Tôi đang cố gắng đọc lên các nghiên cứu trong lĩnh vực hồi quy chiều cao; khi ppp lớn hơn nnn , có nghĩa là, p>>np>>np >> n . Có vẻ như thuật ngữ logp/nlog⁡p/n\log p/nxuất hiện thường xuyên về mặt tốc độ hội tụ cho các ước tính hồi …

16 regression  lasso  convergence  high-dimensional 

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 

Nếu chúng ta bắt đầu với một tập hợp dữ liệu , áp dụng Lasso cho nó và thu được giải pháp β L , chúng ta có thể áp dụng Lasso một lần nữa cho tập dữ liệu ( X S , Y ) , trong đó S là …

16 regression  optimization  lasso  regularization  shrinkage 

Trong hồi quy Lasso hoặc sườn núi, người ta phải xác định một tham số co rút, thường được gọi bằng hoặc α . Giá trị này thường được chọn thông qua xác nhận chéo bằng cách kiểm tra một loạt các giá trị khác nhau trên dữ liệu huấn …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

Xem xét hồi quy tuyến tính với một số chính quy: Ví dụ: Tìm giảm thiểuxxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Thông thường, các cột của A được chuẩn hóa để có giá trị trung bình và đơn vị bằng 0, trong khi được căn giữa để có giá trị trung bình bằng …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

Tôi nhận thức được LASSO, sườn và loại mạng lưới đàn hồi trong các mô hình hồi quy tuyến tính. Câu hỏi: Có thể áp dụng loại ước tính bị phạt này (hoặc tương tự) cho mô hình ARIMA (với phần MA không trống) không? pmaxpmaxp_{max}qmaxqmaxq_{max}p⩽pmaxp⩽pmaxp \leqslant p_{max}q⩽qmaxq⩽qmaxq \leqslant q_{max} …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression 

Tôi đang thử xem có nên sử dụng hồi quy sườn , LASSO , hồi quy thành phần chính (PCR) hay Bình phương tối thiểu (PLS) trong tình huống có số lượng lớn biến / tính năng ( ppp ) và số lượng mẫu nhỏ hơn ( n<pn<pn np>10np>10np>10n Các …

15 regression  pca  lasso  ridge-regression  partial-least-squares 

Tôi chưa quen với glmnetgói này và tôi vẫn không chắc chắn về cách diễn giải kết quả. Bất cứ ai có thể xin vui lòng giúp tôi đọc các dấu vết sau đây? Biểu đồ thu được bằng cách chạy như sau: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet