feature-selection पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास ज्यादातर वित्तीय चर (120 विशेषताएं, 4k उदाहरण) के साथ एक डेटासेट है जो ज्यादातर अत्यधिक सहसंबद्ध और बहुत शोर (तकनीकी संकेतक, उदाहरण के लिए) हैं, इसलिए मैं मॉडल प्रशिक्षण (बाइनरी वर्गीकरण) के साथ अधिकतम 20-30 के बारे में चयन करना चाहूंगा - वृद्धि कमी)। मैं फीचर रैंकिंग के …

17 feature-selection  random-forest  python 

इसलिए, मैं ML क्षेत्र में नौसिखिया हूं और मैं कुछ वर्गीकरण करने की कोशिश करता हूं। मेरा लक्ष्य एक खेल घटना के परिणाम की भविष्यवाणी करना है। मैंने कुछ ऐतिहासिक डेटा एकत्र किए हैं और अब एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करने का प्रयास करता हूं। मुझे लगभग 1200 नमूने मिले, …

16 classification  svm  feature-selection  random-forest 

मैं एक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके निर्धारित डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें एक निश्चित प्रभाव (स्थिति) और दो यादृच्छिक प्रभाव (विषय डिजाइन और जोड़ी के कारण प्रतिभागी) हैं। मॉडल lme4पैकेज के साथ उत्पन्न किया गया था exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp):। इसके बाद, मैंने निश्चित प्रभाव (स्थिति) के बिना मॉडल …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

क्या F-regressionव्यक्तिगत रूप से लेबल के साथ सहसंबंधी विशेषताओं का उपयोग करके सुविधाओं की तुलना करना और मान का अवलोकन करना है ?R2R2R^2 मैंने अक्सर देखा है कि मेरे सहकर्मी F regressionअपनी मशीन लर्निंग पाइपलाइन में फ़ीचर चयन के लिए उपयोग करते हैं sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` कुछ कृपया मुझे बताएं - …

16 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

मैंने विभिन्न कार्यों के लिए कुछ न्यूरल नेटवर्क (MLP (पूरी तरह से जुड़े हुए), Elman (आवर्तक)) का निर्माण किया है, जैसे पोंग खेलना, हस्तलिखित अंकों और सामान को वर्गीकृत करना ... इसके साथ ही मैंने कुछ पहले कॉन्फिडेंशियल न्यूरल नेटवर्क बनाने की कोशिश की, जैसे कि मल्टी-डिजिट वाले हस्तलिखित नोटों …

15 clustering  neural-networks  feature-selection  text-mining  self-organizing-maps 

मैं यादृच्छिक जंगल के लिए Gini सुविधा महत्व के उपाय पर काम कर रहा हूं। इसलिए, मुझे नोड की अशुद्धता में गिनी की कमी की गणना करने की आवश्यकता है। यहाँ मैं ऐसा कर रहा हूँ, जो परिभाषा के साथ संघर्ष की ओर ले जाता है, यह सुझाव देता है …

15 feature-selection  random-forest  cart 

मैं सोच रहा था, क्यों LASSO और LARS मॉडल चयन के तरीके इतने लोकप्रिय हैं, भले ही वे मूल रूप से सौतेले वार फॉरवर्ड सिलेक्शन के भिन्नरूप हैं (और इस तरह पथ निर्भरता से पीड़ित हैं)? इसी तरह, मॉडल चयन के लिए जनरल टू स्पेसिफिक (GETS) के तरीकों को ज्यादातर …

15 feature-selection  model-selection  lasso  stepwise-regression  lars 

जब आप एक वर्गीकरण संदर्भ में दिलचस्प भविष्यवक्ताओं को अलग करना चाहते हैं, तो छोटे नमूना नैदानिक ​​अध्ययनों में रैंडम फ़ॉरेस्ट या दंडित प्रतिगमन (एल 1 या एल 2 दंड के साथ, या एक संयोजन) जैसी मशीन सीखने की तकनीक को लागू करने के बारे में आप क्या सोचते हैं? …

15 machine-learning  feature-selection 

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूँ जो मशीन लर्निंग पर काम कर रहा है। मेरी समझ से, लीनियर रिग्रेशन (जैसे ओएलएस) और लीनियर क्लासिफिकेशन (जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और एसवीएम) प्रशिक्षित गुणांकों के बीच एक आंतरिक उत्पाद के आधार पर एक भविष्यवाणी करते हैं और फीचर वैरिएबल → x :w⃗ w→\vec{w}एक्स⃗ एक्स→\vec{x} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

इसलिए मैं एसवीएम के साथ खेल रहा हूं और मुझे आश्चर्य है कि क्या यह करना अच्छी बात है: मेरे पास निरंतर सुविधाओं का एक सेट (0 से 1) है और श्रेणीबद्ध विशेषताओं का एक सेट है जिसे मैंने डमी चर में परिवर्तित किया है। इस विशेष मामले में, मैं …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

मुझे पता है कि प्रत्येक फीचर-क्लास जोड़ी के लिए, ची-स्क्वायर स्टैटिस्टिक का मूल्य गणना किया जाता है और एक सीमा के मुकाबले तुलना की जाती है। ममmककk किसी भी स्पष्टीकरण बहुत सराहना की जाएगी। अग्रिम में धन्यवाद

15 chi-squared  feature-selection 

मैं डेटासेट पर खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) कर रहा हूं। फिर मैं एक आश्रित चर की भविष्यवाणी करने के लिए कुछ सुविधाओं का चयन करूंगा। सवाल यह है कि क्या मुझे अपने प्रशिक्षण डेटासेट पर EDA करना चाहिए? या क्या मुझे प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में शामिल होना चाहिए, फिर …

15 dataset  feature-selection  feature-construction  eda 

मेरा उद्देश्य सेंसर संकेतों को वर्गीकृत करना है। मेरे समाधान की अब तक की अवधारणा है: i) कच्चे सिग्नल से इंजीनियरिंग सुविधाएँ ii) राहत के साथ प्रासंगिक सुविधाओं का चयन और क्लस्टरिंग दृष्टिकोण iii) एनएन, रैंडम फ़ॉरेस्ट और एसवीएम लागू करें हालांकि मैं एक दुविधा में फंसा हुआ हूं। Ii) …

15 feature-selection  hyperparameter  optimization 

मुझे लगा कि मैं एक अच्छा ब्लॉग पोस्ट और उसके साथ जुड़े कागजात के बाद , कुछ बायेसियन चर चयन के साथ खिलौना सकता हूं । मैंने rjags में एक कार्यक्रम लिखा था (जहां मैं काफी धोखेबाज़ हूं) और एक्सॉन मोबिल के लिए मूल्य डेटा प्राप्त किया , साथ ही …

14 regression  bayesian  multiple-regression  feature-selection  jags 

शायद यह सिर्फ इतना है कि मैं थका हुआ हूं, लेकिन मुझे आगे की स्टेजवाइज रिग्रेशन एल्गोरिदम को समझने में परेशानी हो रही है। से "सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों" पृष्ठ 60: फ़ॉरवर्ड-स्टेजवाइज़ रिग्रेशन (FS) आगे-स्टेपवाइज़ रिग्रेशन की तुलना में और भी अधिक विवश है। यह आगे-स्टेपवाइज रिग्रेशन की तरह शुरू …

14 regression  algorithms  feature-selection