feature-selection पर टैग किए गए जवाब

क्या बायस अनुमानक पूर्वाग्रह के चयन के लिए प्रतिरक्षा हैं? अधिकांश पेपर जो उच्च आयाम में अनुमान पर चर्चा करते हैं, उदाहरण के लिए, पूरे जीनोम अनुक्रम डेटा, अक्सर चयन पूर्वाग्रह का मुद्दा उठाएंगे। चयन पूर्वाग्रह इस तथ्य से उत्पन्न होता है कि, हालांकि हमारे पास हजारों संभावित भविष्यवक्ता हैं …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

मैं BSTS R पैकेज के बारे में स्टीवन स्कॉट की स्लाइड्स पढ़ रहा हूं (आप उन्हें यहां पा सकते हैं: स्लाइड्स )। किसी समय, जब संरचनात्मक समय श्रृंखला के मॉडल में कई रजिस्टरों को शामिल करने के बारे में बात की जाती है, तो वह प्रतिगमन गुणांकों के स्पाइक और …

11 r  bayesian  feature-selection  penalized  bsts 

मैं लासो और रिज दोनों के साथ एक प्रतिगमन मॉडल चला रहा हूं (0-5 से भिन्न असतत परिणाम चर की भविष्यवाणी करने के लिए)। मॉडल को चलाने से पहले, मैं 250 से 25 तक सेट की गई सुविधा को कम करने SelectKBestके scikit-learnलिए विधि का उपयोग करता हूं । एक …

11 regression  predictive-models  feature-selection  lasso  ridge-regression 

मैं फीचर चयन के बारे में सीख रहा हूं। मैं देख सकता हूं कि मॉडल निर्माण के लिए यह महत्वपूर्ण और उपयोगी क्यों होगा। लेकिन आइए पर्यवेक्षित शिक्षण (वर्गीकरण) कार्यों पर ध्यान दें। वर्गीकरण कार्यों के लिए फीचर चयन महत्वपूर्ण क्यों है? मैं देख रहा हूँ कि बहुत सारे साहित्य …

11 feature-selection  accuracy  regression-strategies 

यहाँ मैं दूसरों के बारे में पूछ रहा हूँ कि आमतौर पर पर्यवेक्षित शिक्षण में फ़ीचर चयन रिट परिणाम के लिए ची स्क्वेड टेस्ट का उपयोग करने के लिए अन्य क्या करते हैं। अगर मैं सही तरीके से समझूं, तो क्या वे प्रत्येक सुविधा और परिणाम के बीच स्वतंत्रता का …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । डेटा में महत्वहीन / महत्वपूर्ण सुविधाओं को …

11 r  feature-selection  python 

रेखीय विभेदक शिक्षार्थियों में वर्ग पृथक्करण का एक अच्छा उपाय का एक उदाहरण फिशर का रेखीय विभेदक अनुपात है। क्या यह निर्धारित करने के लिए अन्य उपयोगी मैट्रिक्स हैं कि क्या फीचर सेट लक्ष्य चर के बीच अच्छे वर्ग अलगाव प्रदान करते हैं? विशेष रूप से, मैं लक्ष्य वर्ग पृथक्करण …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

विसंगति का पता लगाने के लिए स्वचालित रूप से सुविधाओं का चयन करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? मैं आमतौर पर एनोमली डिटेक्शन को एक एल्गोरिथ्म के रूप में मानता हूं, जहां मानव विशेषज्ञों द्वारा सुविधाओं का चयन किया जाता है: आउटपुट रेंज क्या मायने रखती है (जैसा कि …

11 feature-selection  outliers 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

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मैं एक सहज जवाब की तलाश कर रहा हूं कि क्यों GLM LASSO मॉडल एक विशिष्ट भविष्यवक्ता को अत्यधिक सहसंबद्ध लोगों के समूह से बाहर का चयन करता है, और यह सबसे अलग सबसे अच्छा सबसेट सुविधा चयन क्यों करता है। तिब्शीरानी 1996 में अंजीर 2 में दिखाए गए LASSO …

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मैं संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए क्या मैं अब तक उच्च आयामी डेटा सेट के साथ दंडित मल्टीवेरिएट विश्लेषण में समझा कोशिश कर रहा हूँ, और मैं अभी भी का एक उचित परिभाषा हो रही के माध्यम से संघर्ष नरम थ्रेशोल्डिंग बनाम कमंद (या ) दण्डनीय ठहराए।एल1L1L_1 अधिक सटीक …

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मैं समस्या के प्रति अपने दृष्टिकोण में विविधता के लिए स्टेप वाइज रिग्रेशन का प्रयोग कर रहा हूं। तो, मेरे 2 सवाल हैं: स्टेप वाइज रिग्रेशन के क्या फायदे हैं? इसकी विशिष्ट ताकत क्या हैं? आप हाइब्रिड दृष्टिकोण के बारे में क्या सोचते हैं, जहां आप सुविधाओं का चयन करने …

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सब कुछ शीर्षक में है, क्या यह यादृच्छिक जंगल का उपयोग करने से पहले फीचर चयन का उपयोग करने के लिए समझ में आता है?

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मेरी मशीन सीखने वर्ग में, हम, कैसे LASSO प्रतिगमन सुविधा चयन प्रदर्शन पर बहुत अच्छा है के बारे में सीखा है, क्योंकि यह का उपयोग करता है है नियमितीकरण।एल1एल1l_1 मेरा प्रश्न: क्या लोग आमतौर पर LASSO मॉडल का उपयोग सिर्फ फीचर चयन के लिए करते हैं (और फिर उन विशेषताओं …

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मैंने लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल किया। मेरे पास छह विशेषताएं हैं, मैं इस क्लासिफायर में महत्वपूर्ण विशेषताओं को जानना चाहता हूं जो अन्य विशेषताओं की तुलना में परिणाम को प्रभावित करते हैं। मैंने जानकारी प्राप्त की, लेकिन ऐसा लगता है कि यह प्रयुक्त क्लासिफ़ायर पर निर्भर नहीं करता है। क्या …

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