Запитання з тегом «regression»

Я один раз почув метод використання ласо двічі (як подвійне ласо), коли ви виконуєте ласо на початковому наборі змінних, скажімо, S1, отримуєте розріджений набір під назвою S2, а потім знову виконуєте ласо на множині S2 для отримання множини S3 . Чи є для цього методологічний термін? Також, які переваги робити …

26 regression  lasso  regularization  shrinkage  lars 

Хоча я читаю цю публікацію, я все ще не маю уявлення, як застосувати це до власних даних і сподіваюся, що хтось може мені допомогти. У мене є такі дані: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, 6.981853, 7.197708, 7.035624, 6.785289, 7.134426, …

26 r  regression  fitting 

Я знаю, що лінійну регресію можна розглядати як "лінію, вертикально найближчу до всіх точок" : Але є й інший спосіб побачити це, візуалізуючи простір стовпців, як "проекцію на простір, що охоплюється стовпцями коефіцієнта матриці" : Моє запитання: у цих двох інтерпретаціях, що відбувається, коли ми використовуємо пенізовану лінійну регресію, як …

26 regression  intuition  geometry 

Мені цікаво, як інтерпретувати коефіцієнт стандартних помилок регресії при використанні функції відображення в Р. Наприклад у наступному виході: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 residual sd = 0.90, R-Squared …

26 r  regression  interpretation 

У мене є навчена модель логістичної регресії, яку я застосовую до набору даних тестування. Залежна змінна - двійкова (булева). Для кожного зразка в наборі даних тестування я застосовую логістичну регресійну модель, щоб генерувати% ймовірність того, що залежна змінна буде істинною. Потім я записую, чи було акустичне значення правдивим чи хибним. …

26 regression  logistic  r-squared 

У мене виникло питання щодо негативної біноміальної регресії: Припустимо, у вас є такі команди: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Зауважте, що автомобілі - це набір даних, який доступний в R, і мені не дуже важливо, чи має ця модель сенс.) Що я хотів би знати: це як інтерпретувати змінну theta(повернуту …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

Я використовую LOESS регресійні моделі в R, і я хочу порівняти виходи 12 різних моделей з різними розмірами вибірки. Я можу описати фактичні моделі більш детально, якщо це допоможе у відповіді на питання. Ось розміри вибірки: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: …

26 r  regression  loess 

При лінійній регресії передбачається, що кожне передбачуване значення було вибране з нормального розподілу можливих значень. Дивись нижче. Але чому передбачається, що кожне передбачуване значення походить від нормального розподілу? Як лінійна регресія використовує це припущення? Що робити, якщо можливі значення зазвичай не розподіляються?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

З того, що я розумію, ми можемо побудувати лише регресійну функцію, яка лежить в інтервалі навчальних даних. Наприклад (потрібна лише одна з панелей): Як би я передбачив майбутнє за допомогою регресора KNN? Знову ж таки, здається, лише приблизна функція, яка лежить в інтервалі навчальних даних. Моє запитання: Які переваги використання …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

Для регресії Лассо припустимо, найкраще рішення (наприклад, мінімальна помилка тестування) вибирає функції, так що \ hat {\ beta} ^ {lasso} = \ ліворуч (\ hat {\ beta} _1 ^ {lasso}, \ hat {\ beta} _2 ^ {lasso}, ..., \ hat {\ beta} _k ^ {lasso}, 0, ... 0 \ праворуч) …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Я дуже розгублений щодо того, чи є законним включення змінної залежної змінної до регресійної моделі. В основному я думаю, якщо ця модель зосереджена на взаємозв'язку між зміною Y та іншими незалежними змінними, то додавання відсталої залежної змінної в правій частині може гарантувати, що коефіцієнт перед іншими IV не залежить від …

26 regression  lags  misspecification 

У мене є модель logit, яка придумує число від 0 до 1 для багатьох випадків, але як ми можемо інтерпретувати це? Давайте візьмемо справу з logit 0,20 Чи можемо ми стверджувати, що існує 20% ймовірність того, що випадок належить до групи B проти групи A? це правильний спосіб інтерпретації значення …

26 regression  logistic  logit 

Які саме передумови необхідно виконати для порівняння моделі AIC з роботою? Я щойно зіткнувся з цим питанням, коли робив порівняння так: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Таким чином я виправдав logперетворення змінної usili. Але я …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

Я новачок у машинному навчанні та намагаюся навчитися цьому самостійно. Нещодавно я читав деякі конспекти лекцій і мав основне запитання. Слайд 13 говорить, що "Оцінка найменшої площі така ж, як Максимальна оцінка ймовірності за моделлю Гаусса". Здається, це щось просте, але я цього не бачу. Може хтось, будь ласка, пояснить, …

26 regression  bayesian  least-squares 

Вже пройшла чудова дискусія щодо того, як вектори підтримки підтримують класифікацію, але я дуже розгублений, як підтримуючі векторні машини узагальнюються до регресії. Хтось дбає просвітити мене?

26 regression  machine-learning  svm