Câu hỏi được gắn thẻ «standardization»

Trong một số tài liệu, tôi đã đọc rằng một hồi quy với nhiều biến giải thích, nếu ở các đơn vị khác nhau, cần phải được tiêu chuẩn hóa. (Tiêu chuẩn hóa bao gồm trừ trung bình và chia cho độ lệch chuẩn.) Trong trường hợp nào khác tôi …

281 multiple-regression  standardization  centering 

Trong công việc, chúng tôi đã thảo luận về điều này vì ông chủ của tôi chưa bao giờ nghe nói về bình thường hóa. Trong Đại số tuyến tính, Chuẩn hóa dường như đề cập đến việc chia một vectơ cho chiều dài của nó. Và trong thống kê, …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

Trong trường hợp nào bạn muốn, hoặc không muốn mở rộng hoặc chuẩn hóa một biến trước khi điều chỉnh mô hình? Và những lợi thế / bất lợi của việc nhân rộng một biến là gì?

56 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

Một thực tiễn tốt phổ biến trong Machine Learning là thực hiện tính năng chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa dữ liệu của các biến dự đoán, đó là, tập trung vào dữ liệu trừ giá trị trung bình và chuẩn hóa nó chia cho phương sai (hoặc độ lệch chuẩn). …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Tôi có chuyển đổi tất cả dữ liệu hoặc nếp gấp của mình (nếu CV được áp dụng) cùng một lúc không? ví dụ (allData - mean(allData)) / sd(allData) Tôi có biến đổi trainset và testset riêng không? ví dụ (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

Câu hỏi của tôi là chúng ta có cần chuẩn hóa tập dữ liệu để đảm bảo tất cả các biến có cùng tỷ lệ, giữa [0,1], trước khi điều chỉnh hồi quy logistic. Công thức là: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} Tập dữ liệu của tôi có 2 biến, chúng mô tả cùng …

39 regression  logistic  standardization 

Tôi có 2 câu hỏi đơn giản về hồi quy tuyến tính: Khi nào nên chuẩn hóa các biến giải thích? Sau khi ước tính được thực hiện với các giá trị được tiêu chuẩn hóa, làm thế nào người ta có thể dự đoán với các giá trị mới …

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Đối với LASSO (và các quy trình chọn mô hình khác), điều quan trọng là phải hủy bỏ các yếu tố dự đoán. Các chung đề nghị tôi theo cách đơn giản là sử dụng một 0 bình, 1 bình thường độ lệch chuẩn cho các biến liên tục. Nhưng …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

Tôi đã đọc ba lý do chính để chuẩn hóa các biến trước khi một số thứ như Lassohồi quy: 1) Khả năng giải thích của các hệ số. 2) Khả năng xếp hạng tầm quan trọng của hệ số theo độ lớn tương đối của ước tính hệ số …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

Có phải là trong phương sai tiêu chuẩn hóa được biết đến trong khi học sinh không được biết và do đó ước tính? Cảm ơn bạn.

21 standardization 

Tôi có một câu hỏi trong đó nó yêu cầu xác minh xem liệu phân phối Đồng phục ( ) có được chuẩn hóa hay không.Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) Đối với một, nó có nghĩa là gì đối với bất kỳ phân phối được chuẩn hóa? Và hai, làm thế nào để …

18 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

Này các bạn, tôi đã tìm thấy một hoặc hai bài báo sử dụng hồi quy sườn (cho dữ liệu bóng rổ). Tôi luôn được yêu cầu chuẩn hóa các biến của mình nếu tôi chạy hồi quy sườn, nhưng tôi chỉ đơn giản được yêu cầu làm điều này …

16 regression  standardization 

Nói chung, tôi chuẩn hóa các biến độc lập của mình theo hồi quy, để so sánh đúng các hệ số (theo cách này chúng có cùng đơn vị: độ lệch chuẩn). Tuy nhiên, với dữ liệu bảng / dọc, tôi không chắc mình nên chuẩn hóa dữ liệu của …

16 r  regression  standardization 

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 

Các biến đầu vào của tôi có kích thước khác nhau. Một số biến là số thập phân trong khi một số là hàng trăm. Có cần thiết phải căn giữa (trừ trung bình) hoặc tỷ lệ (chia cho độ lệch chuẩn) các biến đầu vào này để làm cho …

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering