Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Tôi có một tập hợp các giá trị và liên quan đến lý thuyết theo cấp số nhân:xxxyyy y=axby=axby = ax^b Một cách để có được các hệ số là áp dụng logarit tự nhiên ở cả hai phía và khớp với mô hình tuyến tính: > fit <- lm(log(y)~log(x)) …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

Giả sử tôi đã phân chia 80/20 giữa các quan sát mô hình hóa / xác nhận. Tôi đã điều chỉnh mô hình cho tập dữ liệu mô hình hóa và tôi cảm thấy thoải mái với lỗi mà tôi thấy trên tập dữ liệu xác thực. Trước khi tôi …

13 regression  predictive-models  validation 

Việc tiêu chuẩn hóa một biến phụ thuộc trong nhóm xác định có ý nghĩa không? Tài liệu làm việc sau đây (Làm chậm sự phá rừng ở Amazon pháp lý; Giá cả hoặc Chính sách?, Pdf ) sử dụng biến phụ thuộc được tiêu chuẩn hóa để phân tích …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

Tôi đang thực hiện hồi quy bằng cách sử dụng Rừng ngẫu nhiên để dự đoán giá dựa trên một số thuộc tính. Mã được viết bằng Python bằng Scikit-learn. Làm thế nào để bạn quyết định xem bạn có nên chuyển đổi các biến của mình bằng cách sử …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

Nếu trong hồi quy OLS tiêu chuẩn, hai giả định bị vi phạm (phân phối sai số bình thường, đồng nhất hóa), thì có phải bootstrapping lỗi tiêu chuẩn và khoảng tin cậy là một phương án thích hợp để đạt được kết quả có ý nghĩa đối với tầm …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

Câu hỏi khá cơ bản: Một phân phối bình thường của phần dư từ hồi quy tuyến tính có nghĩa là gì? Về mặt, làm thế nào điều này phản ánh trên dữ liệu ban đầu của tôi từ hồi quy? Tôi hoàn toàn bối rối, cảm ơn các bạn

13 regression  residuals 

Dự đoán của tôi đến từ mô hình hồi quy logistic (glm in R) không bị giới hạn giữa 0 và 1 như tôi mong đợi. Sự hiểu biết của tôi về hồi quy logistic là các tham số mô hình và đầu vào của bạn được kết hợp tuyến …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Bất cứ ai có thể giúp giải thích một số toán học đằng sau phân loại trong GIỎI? Tôi đang tìm hiểu làm thế nào hai giai đoạn chính xảy ra. Chẳng hạn, tôi đã đào tạo một trình phân loại GIỎI trên một tập dữ liệu và sử dụng …

13 regression  classification  data-mining  cart 

Tôi không chắc làm thế nào để diễn giải hồi quy probit này mà tôi đã chạy trên Stata. Dữ liệu được phê duyệt cho vay và màu trắng là một biến giả có = 1 nếu một người da trắng và = 0 nếu người đó không. Bất kỳ …

13 regression  multiple-regression  stata 

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 

Tôi có tỷ lệ phần trăm xếp hạng của sinh viên trong 38 kỳ thi là biến phụ thuộc trong nghiên cứu của tôi. Tỷ lệ phần trăm xếp hạng được tính theo (thứ hạng / số học sinh trong một kỳ thi). Biến phụ thuộc này có phân phối …

13 regression  distributions 

Giả sử .Xβ=YXβ=YX\beta =Y Chúng tôi không biết chính xác, chỉ có sự tương quan của nó với mỗi dự đoán, .X t YYYYXtYXtYX^\mathrm{t}Y Giải pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) là và không có vấn đề gì.β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y Nhưng giả sử ở gần số ít (đa cộng tuyến) …

13 regression  multicollinearity 

Tôi đã tự hỏi làm thế nào bạn sẽ tạo dữ liệu từ một phương trình hồi quy Poisson trong R? Tôi hơi bối rối khi tiếp cận vấn đề. Vì vậy, nếu tôi giả sử chúng ta có hai yếu tố dự đoán và X 2 được phân phối …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Trong hầu hết các ví dụ tôi đã thấy cho đến nay của các mạng thần kinh, mạng được sử dụng để phân loại và các nút được chuyển đổi với chức năng sigmoid. Tuy nhiên, tôi muốn sử dụng mạng thần kinh để tạo ra giá trị thực liên …

13 regression  neural-networks 

Tôi đang xem qua các video trong khóa học máy trực tuyến miễn phí của Andrew Ng tại Stanford. Ông thảo luận về Gradient Descent như một thuật toán để giải quyết hồi quy tuyến tính và viết các hàm trong Octave để thực hiện nó. Có lẽ tôi có …

13 r  regression  machine-learning  gradient-descent