Câu hỏi được gắn thẻ «regression-coefficients»

Các tham số của mô hình hồi quy. Thông thường nhất, các giá trị theo đó các biến độc lập sẽ được nhân lên để có được giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.

2
Cách chính xác để xác định các tính năng đóng góp nhiều nhất vào dự đoán của một vectơ đầu vào đã cho là gì?
Tôi đang sử dụng hồi quy logistic để phân loại nhị phân. Tôi có một bộ dữ liệu lớn (xảy ra rất mất cân bằng: 19: 1). Vì vậy, tôi sử dụng scikit-learn LogisticRegression()để đào tạo 80% dữ liệu được dán nhãn của mình và sau đó tôi xác nhận …
3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
1
Cách tính thủ công dfbetas
Tôi cố gắng để tái tạo những gì các chức năng dfbetas()làm trong R . dfbeta() không phải là một vấn đề ... Đây là một tập các vectơ: x <- c(0.512, 0.166, -0.142, -0.614, 12.72) y <- c(0.545, -0.02, -0.137, -0.751, 1.344) Nếu tôi phù hợp với hai mô …
2
Tại sao một mô hình thống kê sẽ phù hợp hơn nếu được cung cấp một bộ dữ liệu khổng lồ?
Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
3
Giải thích hệ số trong mô hình hồi quy tuyến tính với các biến phân loại
Tôi sẽ đưa ra ví dụ của tôi với các cuộc gọi R. Đầu tiên là một ví dụ đơn giản về hồi quy tuyến tính với biến phụ thuộc 'tuổi thọ' và hai biến giải thích liên tục. data.frame(height=runif(4000,160,200))->human.life human.life$weight=runif(4000,50,120) human.life$lifespan=sample(45:90,4000,replace=TRUE) summary(lm(lifespan~1+height+weight,data=human.life)) Call: lm(formula = lifespan ~ 1 + …
2
Khi nào nên sử dụng hồi quy Ridge và hồi quy Lasso. Những gì có thể đạt được trong khi sử dụng các kỹ thuật này thay vì mô hình hồi quy tuyến tính
Tôi mong muốn được tìm hiểu thêm về các kỹ thuật hồi quy chính quy như hồi quy Ridge và Lasso. Tôi muốn biết những gì có thể đạt được bằng cách sử dụng các kỹ thuật này khi so sánh với mô hình hồi quy tuyến tính. Ngoài ra …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.