Câu hỏi được gắn thẻ «regularization»

Bao gồm các ràng buộc bổ sung (thường là một hình phạt cho sự phức tạp) trong quy trình điều chỉnh mô hình. Được sử dụng để ngăn chặn quá mức / tăng cường độ chính xác dự đoán.

Python Scikit Learn xử lý vấn đề tách tuyến tính như thế nào trong hồi quy logistic?

Đã có những bài viết về cảnh báo từ R liên quan đến hồi quy logistic và phân tách tuyến tính như bài này . Tôi chỉ muốn chắc chắn rằng trong Python Scikit Tìm hiểu vấn đề này được giải quyết bằng phần chính quy L1 / L2 trong …

8 logistic python regularization separation

Tôi thường xuyên hồi quy tuyến tính của tôi, bây giờ những gì?

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

Làm thế nào hồi quy Ridge hoặc Lasso thực sự hoạt động?

Câu hỏi rất cơ bản ở đây, nhưng tôi muốn hiểu (không phải về mặt toán học) làm thế nào để thêm một "hình phạt" (tổng bình phương coeff. Lần một vô hướng) vào tổng bình phương còn lại có thể làm giảm hệ số lớn? cảm ơn !

7 regression least-squares regularization

Xác thực chéo cho hồi quy mạng đàn hồi: lỗi bình phương so với tương quan trên tập kiểm tra

Xem xét hồi quy mạng đàn hồi với glmnettham số giống như của hàm mấtTôi có một bộ dữ liệu với n \ ll p (tương ứng 44 và 3000) và tôi đang sử dụng xác thực chéo 11 lần lặp lại để chọn các tham số chính quy tối …

7 regression cross-validation model-selection regularization elastic-net

Tại sao glmnet sử dụng gốc tọa độ cho hồi quy Ridge?

Nếu tôi hiểu chính xác, glmnet sử dụng gốc tọa độ theo chu kỳ không chỉ cho lưới lasso và el thun, mà còn cho hồi quy Ridge. Tại sao nó sử dụng thuật toán này, đôi khi cho kết quả hơi không chính xác, trong khi thực tế có …

7 lasso regularization ridge-regression glmnet elastic-net

Thuộc tính thiên vị và phương sai của

Khi chuyển từ chuẩn hóa sang trong Hồi quy tuyến tính, tôi có nên thấy nhiều sai lệch hoặc nhiều phương sai hơn không? Lưu ý rằng sai lệch là dấu hiệu của sự phù hợp và phương sai là dấu hiệu của sự phù hợp quá mức. Giả sử …

7 variance lasso bias regularization ridge-regression

Tại sao thường xuyên hóa tất cả các tham số theo cùng một cách?

Câu hỏi của tôi liên quan đến chính quy trong hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic. Tôi hiện đang làm tuần thứ 3 của khóa học Machine Learning của Andrew Ng trên Coursera. Tôi hiểu làm thế nào quá mức có thể là một vấn đề phổ biến …

7 regression machine-learning regularization overfitting

Phạm vi tham số điều chỉnh Lasso và Ridge

Trong hồi quy tuyến tính sườn và lasso, một bước quan trọng là chọn tham số điều chỉnh lambda, tôi thường sử dụng tìm kiếm lưới theo tỷ lệ nhật ký từ -6-> 4, nó hoạt động tốt trên sườn núi, nhưng trên lasso, tôi nên tính đến thứ tự …

7 regression cross-validation lasso regularization ridge-regression

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.