feature-selection पर टैग किए गए जवाब

मैं स्वचालित मॉडल चयन के लिए एक एल्गोरिथ्म को लागू करना चाहूंगा। मैं स्टेप वाइज रिग्रेशन करने के बारे में सोच रहा हूं, लेकिन कुछ भी करेगा (इसे लीनियर रिग्रेशन पर आधारित होना होगा)। मेरी समस्या यह है कि मैं एक कार्यप्रणाली, या एक खुला स्रोत कार्यान्वयन नहीं पा रहा …

193 references  feature-selection  model-selection  aic  stepwise-regression 

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

मैं हाल ही में इस साइट पर बहुत कुछ पढ़ रहा हूं (@Aniko, @Dikran Marsupial, @Erik) और अन्य जगहों पर क्रॉस वैरिफिकेशन के साथ ओवरफिटिंग की समस्या के बारे में - (स्मियालॉस्की एट अल 2010 बायोइनफॉरमैटिक्स, हस्ती, सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व)। सुझाव यह है कि किसी भी पर्यवेक्षित सुविधा चयन …

76 cross-validation  feature-selection 

मैं फीचर चयन और मशीन सीखने के बारे में थोड़ा भ्रमित हो रहा हूं और मैं सोच रहा था कि क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं। मेरे पास एक माइक्रोएरे डेटासेट है जिसे दो समूहों में वर्गीकृत किया गया है और इसमें कई सुविधाएँ हैं। मेरा उद्देश्य हस्ताक्षर में …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

मैं स्टैटिस्टिकल लर्निंग के एलीमेंट्स पढ़ रहा हूं, और मैं जानना चाहूंगा कि लास्सो वेरिएबल सेलेक्शन और रिज रिग्रेशन क्यों नहीं देता। दोनों विधियाँ वर्गों के अवशिष्ट योग को कम करती हैं और पैरामीटर के संभावित मूल्यों पर एक बाधा होती हैं । लास्सो के लिए, बाधा है , जबकि …

75 regression  feature-selection  lasso  regularization 

यह प्रश्न सीवी पर कुछ साल पहले पूछा गया है, यह 1 के प्रकाश में एक repost के लायक लगता है) परिमाण बेहतर कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी के आदेश (जैसे समानांतर कंप्यूटिंग, एचपीसी आदि) और 2) नई तकनीकों, जैसे [3]। पहला, कुछ संदर्भ। मान लेते हैं कि लक्ष्य परिकल्पना परीक्षण नहीं है, …

67 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

मुझे जो पता है, से चर चयन के लिए लासो का उपयोग करना सहसंबंधित इनपुट की समस्या को संभालता है। इसके अलावा, चूंकि यह लिस्ट एंगल रिग्रेशन के बराबर है, इसलिए यह कम्प्यूटेशनल रूप से धीमा नहीं है। हालाँकि, बहुत से लोग (उदाहरण के लिए मैं जिन लोगों को बायो-स्टैटिस्टिक्स …

60 regression  feature-selection  lasso 

मॉडल फिटिंग से पहले आप किन परिस्थितियों में एक चर को मापना या मानकीकृत नहीं करना चाहते हैं? और वैरिएबल स्केलिंग के क्या फायदे / नुकसान हैं?

56 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

पृष्ठभूमि मैं दवा में नैदानिक ​​अनुसंधान कर रहा हूं और कई सांख्यिकी पाठ्यक्रम ले चुका हूं। मैंने लीनियर / लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करते हुए कभी कोई पेपर प्रकाशित नहीं किया है और वह चर चयन को सही तरीके से करना चाहता है। व्याख्या करना महत्वपूर्ण है, इसलिए कोई फैंसी …

55 regression  feature-selection  model-selection 

मैं फीचर चयन के लिए नया हूं और मैं सोच रहा था कि आप फीचर चयन करने के लिए पीसीए का उपयोग कैसे करेंगे। क्या पीसीए प्रत्येक इनपुट चर के लिए एक सापेक्ष स्कोर की गणना करता है जिसे आप नॉनफॉर्मेटिव इनपुट चर को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग कर …

54 r  pca  feature-selection 

चूंकि आरएफ गैर-रैखिकता को संभाल सकता है, लेकिन गुणांक प्रदान नहीं कर सकता है, क्या यह सबसे महत्वपूर्ण सुविधाओं को इकट्ठा करने के लिए यादृच्छिक वन का उपयोग करने के लिए बुद्धिमान होगा और फिर अपने गुणांक प्राप्त करने के लिए उन विशेषताओं को कई रैखिक प्रतिगमन मॉडल में प्लग …

50 regression  machine-learning  feature-selection  random-forest  regression-strategies 

मैं चर लंबाई की समय श्रृंखला के आधार पर (मल्टीस्कूल) वर्गीकरण की समस्या पर विचार करता हूं , जो कि एक फ़ंक्शन को खोजने के चयनित का एक सेट द्वारा समय सेरी के एक वैश्विक प्रतिनिधित्व के माध्यम से सुविधाओं तय आकार के के स्वतंत्र , और फिर इस सुविधा …

43 time-series  classification  feature-selection  signal-processing 

मैं एक रैखिक एसवीएम फिटिंग द्वारा दिए गए चर भार की व्याख्या करने की कोशिश कर रहा हूं। (मैं scikit- सीख का उपयोग कर रहा हूँ ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ मुझे प्रलेखन में कुछ भी नहीं मिला, जो विशेष रूप से बताता है …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

क्षमा करें यदि यह प्रश्न थोड़ा बुनियादी आता है। मैं आर में कई रैखिक प्रतिगमन मॉडल के लिए LASSO चर चयन का उपयोग करना चाह रहा हूं। मेरे पास 15 भविष्यवक्ता हैं, जिनमें से एक श्रेणीबद्ध है (क्या इससे कोई समस्या हो सकती है?)। अपना और सेट करने के बाद …

39 feature-selection  lasso  glmnet  lars 

मैं अर्थमिति और आर के साथ कुछ अनुभव के साथ एक अर्थशास्त्र का छात्र हूं। मैं जानना चाहूंगा कि क्या कभी ऐसी स्थिति है, जहां हमें एक प्रतिगमन में एक चर को शामिल करना चाहिए, इसके बावजूद सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है?

37 statistical-significance  feature-selection