«lasso» etiketlenmiş sorular

Son derece ilişkili birçok bağımlı değişken (DV) (~ 450) tahmin etmek için azaltılmış bir model oluşturmaya çalışıyorum. Bağımsız değişkenlerim (IV) de çoktur (~ 2000) ve yüksek derecede ilişkilidir. Her çıktı için ayrı ayrı azaltılmış bir model seçmek için kement kullanırsam, her bağımlı değişken üzerinde döngü yaptığım gibi bağımsız değişkenlerin aynı …

9 r  lasso  multivariate-regression 

Lasso'yu vanilya alt gradyan yöntemleri ile çözmeyi düşünüyordum. Ama Proksimal degrade iniş kullanmayı öneren insanları okudum. Birisi neden Kement için vanilya alt gradyan yöntemleri yerine proksimal GD'nin kullanıldığını vurgulayabilir mi?

9 machine-learning  optimization  lasso  gradient-descent 

Birincil hedefin verileri anlamak olduğu bir analiz yapıyorum. Veri kümesi çapraz doğrulama için yeterince büyüktür (10k) ve öngörücüler hem sürekli hem de kukla değişkenleri içerir ve sonuç süreklidir. Ana hedef, modelin daha kolay yorumlanmasını sağlamak için bazı öngörücüler çıkarmanın mantıklı olup olmadığını görmekti. Sorular: Benim sorum “hangi değişkenler sonucu açıklar …

9 lasso  explanatory-models 

Diğer mesajlardan, bir kement modeline giren yordayıcı değişkenlere 'önem' veya 'önem' atfedemediğim için aldım çünkü bu değişkenlerin p-değerlerini veya standart sapmalarını hesaplamak hala devam eden bir çalışmadır. Bu nedenle, kement modelinden HARİÇ EDİLEN değişkenlerin 'ilgisiz' veya 'önemsiz' olduğunu söyleyemeyeceğini söylemek doğru mu? Öyleyse, hariç tutulan veya bir kement modeline dahil …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

Bu soru aptal olabilir, ancak Kement regresyonunun iki farklı formülasyonu olduğunu fark ettim . Kement sorununun, kare kaybı artı -1 ceza teriminden oluşan ve aşağıdaki gibi ifade edilen hedefi en aza indirmek olduğunu biliyoruz:LLLminβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1minβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1 \min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 \; Ancak sık sık Lasso tahmincisinin \ hat …

9 lasso 

Sayım verileri üzerinde metin modelleme hakkında bir sorum var, özellikle özellikleri lassoazaltmak için tekniği nasıl kullanabilirim . N çevrimiçi makalem ve her makale için sayfa görüntüleme sayısı olduğunu varsayalım. Her makale için 1 gram ve 2 gram çıkardım ve 1,2 gram üzerinde bir gerileme yapmak istedim. Özellikler (1,2 gram) gözlem …

9 poisson-distribution  lasso  glmnet  overdispersion  penalized 

Hastanın yaşının (yıl olarak ölçülen bir tamsayı miktarı) öngörücü değişkenlerden biri olduğu öngörücü bir maliyet modeli üzerinde çalışıyorum. Yaş ve hastanede kalış riski arasında doğrusal olmayan güçlü bir ilişki açıktır: Hasta yaşı için bir regresyon düzeltme spline'ı cezalandırmayı düşünüyorum. İstatistiksel Öğrenmenin Unsurlarına göre (Hastie ve diğerleri, 2009, s.151), optimal düğüm …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

Formun boyuna verilerine sahip olduğumu varsayalım Y =(Y1, … ,YJ) ∼ N( μ , Σ )Y=(Y1,…,YJ)∼N(μ,Σ)\mathbf Y = (Y_1, \ldots, Y_J) \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)(Birden fazla gözlemim var, bu sadece tek bir form). İle ilgili kısıtlamalarla ilgileniyorumΣΣ\Sigma. KısıtlanmamışΣΣ\Sigma almaya eşdeğerdir Yj=αj+Σℓ = 1j - 1φℓ jYj - ℓ+εjYj=αj+∑ℓ=1j−1ϕℓjYj−ℓ+εj Y_j = …

9 feature-selection  lasso  shrinkage 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction