«regression» etiketlenmiş sorular

Scikit-learn'ı polinom regresyonu için kullanmaya çalışıyorum. Okuduğum kadarıyla polinom regresyonu özel bir lineer regresyon vakasıdır. Belki de bir scikit'in genelleştirilmiş doğrusal modellerinden birinin daha yüksek dereceli polinomlara uyması için parametreleştirilebileceğini ümit ediyordum ama bunun için bir seçenek göremiyorum. Poli çekirdekli bir Support Vector Regressor kullanmayı başardım. Bu, verilerimin bir alt …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

McFadden'in takma adı 0.192 olan ve R1 karesinin ödemeli denilen bağımlı değişkenli (1 = ödeme ve 0 = ödeme yok) olan ikili bir lojistik regresyon modeline sahibim. Bu sözde R-kare'nin yorumlanması nedir? Yuvalanmış modeller için göreceli bir karşılaştırma mı (örn. 6 değişkenli bir modelde, McFadden'ın 0.192 karesi olan R-karesi var, …

29 regression  self-study  logistic 

Bir ekipman kategorisinin satış fiyatını tahmin eden performansı değerlendirmek için RMSLE (Ortalama Ortalama Karesel Logaritmik Hatası) kullandıkları bir makine öğrenme yarışması yapıyorum. Sorun nihai sonucumun başarısını nasıl yorumlayacağımdan emin değilim. Örneğin, bir RMSLE'ye , üstel gücü yükseltip rmse gibi yorumlayabilir miyim? (yani, )1.0521.0521.052eeee1.052=2.863=RMSEe1.052=2.863=RMSEe^{1.052}=2.863=RMSE Tahminlerimin , gerçek fiyatlardan ortalama olarak olduğunu …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

lm()Bir değeri tahmin etmek için kullanabiliriz , ancak bazı durumlarda sonuç formülünün denklemine hala ihtiyacımız var. Örneğin, denklemi parsellere ekleyin.

29 r  regression  lm 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Coursera'da Machine Learning Stanford kursunu yapıyorum. Lojistik Regresyon bölümünde, maliyet fonksiyonu şudur: Sonra burada türetilir: Maliyet fonksiyonunun türevini almaya çalıştım ama tamamen farklı bir şey aldım. Türev nasıl elde edilir? Aracı adımlar nelerdir?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

Bir regresyon modelini yerleştirirken, çıktıların varsayımlarına uyulmazsa, özellikle: Artıklar homoscedastik değilse ne olur? Kalanlar Kalanlar - Takılan arsa'da artan veya azalan bir model gösteriyorsa. Artıklar normal dağılmazsa ve Shapiro-Wilk testinde başarısız olursa ne olur? Shapiro-Wilk normallik testi çok katı bir testtir ve bazen Normal-QQ grafiği biraz makul görünse bile, veriler …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

Kement sorunu kapalı formda bir çözüme sahip: \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ metin {LS}} _ j) (| \ beta_j ^ {\ text {LS }} | - \ alpha) ^ + , X ortonormal sütunlara sahipse. Bu, bu başlıkta gösterilmiştir: Kapalı formdaki …

28 regression  lasso  regularization 

Bir örnek olarak, ChickWeightR'de ayarlanan verileri göz önünde bulundurun . Varyans açıkça zamanla artar, bu nedenle aşağıdaki gibi basit bir doğrusal regresyon kullanırsam: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Sorularım: Modelin hangi yönleri sorgulanabilir olacak? Sorunlar Timearalığın dışında değer bulma ile sınırlı mı? Doğrusal regresyonun bu varsayımın ihlal edilmesine karşı …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Doğrusal Modeli R İle Genişletme kitabında , Julian J. Faraway (s. 59) 'de sahte için bir formül buldum .R,2R2R^2 1 - Rezidüel DeğişimNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Bu , GLM'ler için sahte için ortak bir formül mü?R,2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Farklı yöntemlerle seçilen farklı modeller arasından bir model nasıl seçersiniz (örneğin geriye ya da ileriye doğru seçim)? Ayrıca bir parsimonious model nedir?

28 regression  model-selection 

Bu harika kitabı okudum: Johnson ve Wichern tarafından uygulanan çok değişkenli istatistiksel analiz . Buradaki ironi, ayrı tek değişkenli (regresyon) modeller yerine çok değişkenli (regresyon) modelleri kullanma motivasyonunu hala anlayamıyorum. Ben stats.statexchange mesajların geçti 1 ve 2 açıklamak katına ve çok değişkenli regresyon ve çok değişkenli regresyon sonuçlarının (b) yorumlama …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

Bu CV dizisinden esinlenerek çoklu regresyon ve etkileşimle ilgili bir sorum var: Merkezlenmiş değişkenler kullanarak etkileşim terimi hiyerarşik regresyon analizi? Hangi değişkenleri merkezlemeliyiz? Denetleme efekti denetlerken, bağımsız değişkenlerimi merkezlerim ve etkileşim terimimi hesaplamak için merkezlenmiş değişkenleri çarparım. Sonra regresyon analizimi yapıyorum ve ılımlılığı gösterebilecek ana ve etkileşim etkilerini kontrol ediyorum. …

28 regression  interaction  centering 

OLS modeli altında, RSS (artık kareler toplamı) değerinin χ 2 ⋅ ( n - p )χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p) ( p ) neden dağıldığını anlamak istiyorum.pp modelinde parametrelerinin sayısı, varlık nnn gözlem sayısı). Bu kadar temel bir soruyu sorduğum için özür dilerim, ancak cevabı çevrimiçi olarak bulamıyorum (ya da benim uygulama alanım …

28 regression  distributions  least-squares