मैं पूर्वानुमान मॉडल (पूर्वाग्रह बनाम विचरण, ओवरफिटिंग को रोकने) के निर्माण के दौरान नियमितीकरण के लाभों के बारे में जानता हूं। लेकिन, मैं सोच रहा हूं कि क्या नियमितीकरण (लासो, रिज, इलास्टिक नेट) करना भी एक अच्छा विचार है, जब प्रतिगमन मॉडल का मुख्य उद्देश्य गुणांकों पर अनुमान है (यह देखने के लिए कि कौन से भविष्यवक्ता सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं)। मुझे लोगों के विचारों को सुनने के साथ-साथ इसे संबोधित करने वाले किसी भी शैक्षणिक पत्रिकाओं या गैर-शैक्षणिक लेखों के लिंक भी पसंद हैं।
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उदाहरण के लिए, बेज़ियन आँखों के साथ नियमितता को देखा जा सकता है, लसो, कुछ डबल घातीय पूर्व (क्रॉस वैधीकरण द्वारा चुना गया पैमाने के साथ) से मेल खाती है। तो एक संभावना है कि पूरी तरह से जायें।
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kjetil b halvorsen
यह निर्धारित करना कि कौन से भविष्यवक्ता नॉनज़ेरो हैं, लसो क्या है! यदि आप यह निर्धारित करना चाहते हैं कि जो शून्य से सांख्यिकीय रूप से काफी अलग हैं, तो लसो जैसी विधियों पर विचार करना बेहद सार्थक है
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user795305