elastic-net पर टैग किए गए जवाब

क्या लोचदार शुद्ध नियमितीकरण हमेशा लसो और रिज के लिए पसंद किया जाता है क्योंकि यह इन विधियों की कमियों को हल करने के लिए लगता है? अंतर्ज्ञान क्या है और लोचदार जाल के पीछे का गणित क्या है?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

रिज, LASSO और इलास्टिक नियमितिकरण विधियों की तुलना कैसे करते हैं? उनके संबंधित फायदे और नुकसान क्या हैं? किसी भी अच्छे तकनीकी पेपर, या लेक्चर नोट्स की सराहना की जाएगी।

33 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

मैं उन प्रासंगिक विशेषताओं का चयन करने के लिए GLM और इलास्टिक नेट का उपयोग करना चाहूंगा + एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल का निर्माण (यानी, भविष्यवाणी और समझ दोनों, इसलिए अपेक्षाकृत कुछ मापदंडों के साथ छोड़ दिया जाना बेहतर होगा)। आउटपुट निरंतर है। यह प्रति मामलों में जीन है । …

29 r  regularization  glmnet  elastic-net  underdetermined 

मैं विभिन्न कॉवेरेट्स के साथ ARMAX मॉडल फिट करने के लिए पूर्वानुमान पैकेज में auto.arima () फ़ंक्शन का उपयोग करता हूं । हालाँकि, मेरे पास चयन करने के लिए अक्सर बड़ी संख्या में चर होते हैं और आमतौर पर एक अंतिम मॉडल होता है जो उनके सबसेट के साथ काम …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net 

मूल इलास्टिक नेट पेपर Zou & Hastie (2005) रेगुलराइजेशन और वैरिएबल सिलेक्शन के जरिए इलास्टिक नेट पेश किया लीनियर रिग्रेशन के लिए इलास्टिक नेट लॉस फंक्शन (यहां मेरा मानना ​​है कि सभी वेरिएबल्स को केंद्रित और स्केल किया गया है): लेकिन इसे "भोला लोचदार जाल" कहा जाता है। उन्होंने तर्क …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

मैं समझता हूं कि लाम्बा एक लोचदार-शुद्ध प्रतिगमन में क्या भूमिका निभाता है। और मैं समझ सकता हूं कि क्यों एक lambda.min का चयन करेगा, लंबित मान जो क्रॉस वैध मान्यता को कम करता है। मेरा सवाल यह है कि सांख्यिकी साहित्य में लैम्बडा का उपयोग करने की सिफारिश कहां …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

कुछ दंड कार्यों और सन्निकटन का अच्छी तरह से अध्ययन किया जाता है, जैसे कि LASSO ( ) और रिज ( ) और ये कैसे प्रतिगमन में तुलना करते हैं।एल 2L1L1L_1L2L2L_2 मैं ब्रिज पेनल्टी के बारे में पढ़ रहा हूं, जो कि सामान्यीकृत जुर्माना है। उसकी तुलना उस LASSO से …

22 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

परिचय: मेरे पास एक शास्त्रीय "बड़े पी, छोटे एन समस्या" के साथ एक डेटासेट है। उपलब्ध नमूनों की संख्या n = 150 जबकि संभावित भविष्यवक्ताओं की संख्या p = 400। परिणाम एक सतत चर है। मैं सबसे "महत्वपूर्ण" वर्णनकर्ताओं को ढूंढना चाहता हूं, अर्थात, जो परिणाम की व्याख्या करने और …

22 regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net 

मैं का उपयोग कर एक स्वास्थ्य देखभाल डेटासेट पर एक लोचदार शुद्ध रसद प्रतिगमन प्रदर्शन कर रहा हूँ glmnetका एक ग्रिड से अधिक लैम्ब्डा मूल्यों का चयन करके आर में पैकेज 1. 0 से मेरे संक्षिप्त कोड के नीचे है:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

मैं वास्तव में पूर्वसूचक संकोचन / चयन के लिए लोचदार शुद्ध प्रक्रिया में दिलचस्पी ले रहा हूं। यह बहुत शक्तिशाली लगता है। लेकिन वैज्ञानिक दृष्टिकोण से मुझे पता नहीं है कि मुझे एक बार गुणांक प्राप्त करने के लिए क्या करना चाहिए। मैं किस प्रश्न का उत्तर दे रहा हूं? …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

यह सवाल कि इस लास्सो प्लाट (ग्लमैनेट) से क्या निष्कर्ष निकलता है , लसो अनुमानक के लिए समाधान पथ प्रदर्शित करता है जो कि मोनोटोनिक नहीं है। यही है, कुछ ताबूत सिकुड़ने से पहले निरपेक्ष मूल्य में बढ़ते हैं। मैंने इन मॉडलों को कई अलग-अलग प्रकार के डेटा सेटों पर …

18 lasso  ridge-regression  elastic-net 

यह सर्वविदित है कि दंड के साथ रैखिक प्रतिगमन सह-गुणकों पर पूर्व में गाऊसी द्वारा दिए गए एमएपी अनुमान को खोजने के बराबर है। इसी तरह, एल 1 दंड का उपयोग करना पूर्व के रूप में लाप्लास वितरण का उपयोग करने के बराबर है।l2l2l^2l1l1l^1 और एल 2 नियमितीकरण के कुछ …

18 regression  bayesian  regularization  prior  elastic-net 

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 …

18 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

मैं ऑटोमोबाइल वर्गीकृत विज्ञापन साइटों पर उपलब्ध कीमतों और सुविधाओं का उपयोग करते हुए ऑटोमोबाइल की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे मॉडल की पहचान करने की कोशिश कर रहा हूं। इसके लिए मैंने स्किकिट-लर्न लाइब्रेरी और न्यूरल नेटवर्क मॉडल से पाइब्रेन और न्यूरोलैब के कुछ मॉडलों का …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

मेरे पास 150 विशेषताओं का एक सेट है, और उनमें से कई एक-दूसरे के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। मेरा लक्ष्य एक असतत चर के मूल्य का अनुमान लगाना है, जिसकी सीमा 1-8 है । मेरे नमूने का आकार 550 है , और मैं 10-गुना क्रॉस-सत्यापन का उपयोग कर रहा हूं …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net