lars पर टैग किए गए जवाब

छुट्टियों के मौसम ने मुझे द एलिमेंट्स ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग के साथ आग के बगल में कर्ल करने का मौका दिया है । (बार-बार) अर्थमिति के परिप्रेक्ष्य में आने से, मुझे रिज रेज्रेशन, लासो, और कम से कम कोण रिग्रेशन (LAR) जैसे संकोचन विधियों के उपयोग को समझने में परेशानी …

61 lasso  ridge-regression  shrinkage  lars 

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 

मैंने एक बार दो बार लासो का उपयोग करने की एक विधि (एक डबल-लासो की तरह) सुनी थी जहाँ आप चर के मूल सेट पर लासो प्रदर्शन करते हैं, S1 कहते हैं, S2 नामक एक विरल सेट प्राप्त करें, और फिर सेट S2 प्राप्त करने के लिए S2 पर फिर …

26 regression  lasso  regularization  shrinkage  lars 

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 

अपने वर्तमान रीसच के लिए मैं एक द्विपद निर्भर चर पर R में glmnet पैकेज के माध्यम से लासो विधि का उपयोग कर रहा हूं। Glmnet में क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से इष्टतम लैम्ब्डा पाया जाता है और परिणामस्वरूप मॉडल की तुलना विभिन्न उपायों के साथ की जा सकती है, उदाहरण …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

मैं निम्नलिखित करना चाहता हूं: 1) OLS प्रतिगमन (कोई दण्डनीय ठहराए जाने अवधि) बीटा गुणांक पाने के लिए ख*जेbj*b_{j}^{*} ; जेजेj मतलब होता है, वैरिएबल का इस्तेमाल होता है। मैं इसके द्वारा करता हूं lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) एक दंड अवधि के साथ लासो …

11 r  regression  glmnet  lars