«regression» etiketlenmiş sorular

Birçok yerde R Squared'ın LASSO kullanarak bir model uygun olduğunda ideal bir ölçü olmadığını okudum. Ancak bunun tam olarak neden olduğu konusunda net değilim . Ayrıca, en iyi alternatifi önerebilir misiniz?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

Sıkıştırılmış algılama olarak, bir teoremi garantisi yoktur argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc benzersiz seyrek çözelti sahip ccc (daha fazla ayrıntı için ek). Kement için benzer bir teorem var mı? Böyle bir teorem varsa, sadece kementin stabilitesini garanti etmekle kalmaz, aynı zamanda …

12 regression  self-study  feature-selection  lasso  regularization 

Negatif sırt regresyonu ile ilgili literatür arıyorum . Kısacası, tahminci formülünde negatif kullanılarak doğrusal sırt regresyonunun genelleştirilmesidir :Olumlu durum güzel bir teoriye sahiptir: bir kayıp fonksiyonu olarak, bir kısıtlama olarak, daha önce bir Bayes olarak ... ama sadece yukarıdaki formüle sahip negatif versiyonda kaybolmuş hissediyorum. Yaptığım şey için yararlı olur, …

12 regression  regularization  ridge-regression 

İşte küçük bir örnek: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Şimdi base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . x -1.3800 0.3191 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

Düzenli bir makine öğrenme analizinde lineer regresyon ile "derin öğrenme" ortamında lineer regresyon arasındaki farkı bilmek istiyorum. Derin öğrenme ortamında doğrusal regresyon için hangi algoritmalar kullanılır.

12 regression  machine-learning  deep-learning 

Makine öğreniminde (regresyon sorunları için) genellikle ortalama kare hatası (MSE) veya ortalama-mutlak hata (MAE) işlevini en aza indirgemek için (artı normalleştirme terimini) hata olarak kullanıyorum. Korelasyon katsayısının kullanılmasının daha uygun olacağı durumlar olup olmadığını merak ediyorum. böyle bir durum varsa, o zaman: Hangi durumlarda korelasyon katsayısı MSE / MAE'ye göre …

12 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

Demografi ve hizmetten ziyaret sayılarını hesaplamaya çalışmak. Veriler çok eğri. histogramlar: qq grafikleri (sol günlüktür): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityve servicefaktör değişkenleridir. Tüm değişkenler için düşük bir p değeri *** elde ediyorum, ancak aynı zamanda .05 gibi düşük bir r kare elde ediyorum. Ne yapmalıyım? Üstel veya başka …

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

Karar ağaçları söz konusu olduğunda, öngörülen değer eğitim verisi aralığının dışında kalabilir mi? Örneğin, hedef değişkenin egzersiz veri kümesi aralığı 0-100 ise, modelimi oluşturup başka bir şeye uyguladığımda değerlerim -5 olabilir mi? veya 150? Karar ağacı gerilemesi anlayışımın hala kural tabanlı olduğu - sol / sağ ilerleme olduğu ve eğitim …

12 regression  predictive-models  random-forest  cart 

Zaman serisi analizi neden bir makine öğrenme algoritması olarak kabul edilmez (doğrusal regresyondan farklı olarak). Hem regresyon hem de zaman serileri analizi tahmin yöntemleridir. Öyleyse neden bunlardan biri öğrenme algoritması olarak kabul ediliyor ama diğeri değil?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

mtcarsVeri kümesinden oluşturulan bir model aşağıdadır: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> chi2) 0.0000 g …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

Bu sayfanın örnekleri, basit regresyonun aykırı değerlerden önemli ölçüde etkilendiğini ve bunun güçlü regresyon teknikleriyle aşılabileceğini göstermektedir: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Ben lmrob ve ltsReg'in diğer güçlü regresyon teknikleri olduğuna inanıyorum. Basit regresyon (lm) yapmak yerine neden her zaman sağlam regresyon (rlm veya rq gibi) yapılmasın ki? Bu güçlü regresyon tekniklerinin dezavantajları …

12 regression  multiple-regression  robust 

Verilerden Öğrenme ders serisinde profesör, VC boyutunun belirli bir modelin kaç noktayı parçalayabileceğine dair model karmaşıklığını ölçtüğünden bahseder. Bu nedenle, sınıflandırıcı k noktalarını etkili bir şekilde parçalayabiliyorsa N noktalarından söyleyebileceğimiz sınıflandırma modelleri için mükemmel bir şekilde çalışır. VC boyut ölçüsü K olacaktır. Ancak regresyon modelleri için bir VC boyutunu nasıl …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

İnsanların fazla uymasını önlemek için insanlar , doğrusal regresyonun maliyet fonksiyonuna bir düzenleme parametresi ile bir modelleme terimi (modelin parametrelerinin kare toplamıyla orantılı) ekler λλ\lambda. Bu parametresi λλ\lambdabir lagrange çarpanı ile aynı mıdır? Düzenleme, lagrange çarpanı yöntemiyle aynı mıdır? Veya bu yöntemler nasıl bağlanır?

12 regression  optimization  regularization 

Birisi lütfen karma model ile doğrusal regresyon analizi arasındaki farkı açıklayabilir mi? (Çok sınırlı istatistik bilgim var.)

12 regression  mixed-model 

Spearman korelasyonunu hesapladığım verilerim var ve bunu bir yayın için görselleştirmek istiyorum. Bağımlı değişken sıralanır, bağımsız değişken sıralanmaz. Görselleştirmek istediğim gerçek eğimden daha genel bir eğilim, bu yüzden bağımsız olarak sıraladım ve Spearman korelasyonunu / regresyonunu uyguladım. Ama sadece verilerimi çizdiğimde ve taslağımı eklemek üzereyken, bu ifadeye ( bu web …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic