lasso पर टैग किए गए जवाब

मान लीजिए कि मैं बड़ी संख्या में मापदंडों का अनुमान लगाना चाहता हूं, और मैं उनमें से कुछ को दंडित करना चाहता हूं क्योंकि मेरा मानना ​​है कि उनका दूसरों की तुलना में बहुत कम प्रभाव होना चाहिए। मैं कैसे तय करूं कि किस दंड योजना का उपयोग करना है? …

167 regression  lasso  ridge-regression 

मैं रैखिक प्रतिगमन के बारे में किताबें पढ़ रहा हूं। एल 1 और एल 2 मानक के बारे में कुछ वाक्य हैं। मैं उन्हें जानता हूं, बस समझ में नहीं आता कि विरल मॉडल के लिए एल 1 मानदंड क्यों। क्या कोई व्यक्ति सरल स्पष्टीकरण दे सकता है?

97 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

ओएलएस के बजाय नियमितीकरण विधियों (रिज, लास्सो या कम से कम कोण प्रतिगमन) का उपयोग करके किन परिस्थितियों में विचार करना चाहिए? मामले में यह चर्चा को तेज करने में मदद करता है, मेरी मुख्य रुचि पूर्वानुमान सटीकता में सुधार कर रही है।

83 regression  least-squares  lasso  ridge-regression  fused-lasso 

मैं लासो की एक गैर-तकनीकी परिभाषा की तलाश कर रहा हूं और इसके लिए इसका उपयोग किया जाता है।

81 regression  lasso  regularization  shrinkage 

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 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 

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 

मैं भविष्यवाणी के लिए एक LASSO मॉडल का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, और मुझे मानक त्रुटियों का अनुमान लगाने की आवश्यकता है। निश्चित रूप से किसी ने पहले से ही ऐसा करने के लिए एक पैकेज लिखा है। लेकिन जहाँ तक मैं देख सकता हूँ, CRAN पर …

60 r  standard-error  prediction  lasso 

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 चयन की समस्याओं को हल करने के लिए, कई तरीके (LASSO, रिज रिग्रेशन, आदि) भविष्यवाणियों के गुणांक को शून्य की ओर कम कर देंगे। मैं एक सहज व्याख्या की तलाश कर रहा हूं कि यह भविष्य कहनेवाला क्षमता में सुधार क्यों करता है। यदि चर का वास्तविक प्रभाव वास्तव …

55 lasso  regularization  ridge-regression  intuition  shrinkage 

समस्या के लिए ऐसा \ leq t | मैं अक्सर सॉफ्ट- थ्रॉल्डिंग परिणाम \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ Beta ^ {\ text {LS}} _ j) (! \ Beta_j ^ {\ text} / LS}} देखता हूं। + ( गामा) ^ + के लिए ओर्थोनॉमिक एक्स …

52 lasso 

मैं 30 स्वतंत्र चर के एक सेट के बाहर एक सतत निर्भर चर के लिए भविष्यवाणियों को खोजना चाहता हूं। मैं Lasso प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूँ जैसा कि R में glmnet पैकेज में लागू किया गया है। यहाँ कुछ डमी कोड है: # generate a dummy dataset with …

40 r  multiple-regression  lasso  glmnet  communication 

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 

कम-से-कम रेगुलराइजेशन पाथ (जब एक कोरिसेन्ट क्रॉस जीरो को छोड़कर) समान हो, तो लिस्ट-एंगल रिग्रेशन और लैस्सो बहुत समान रेग्युलराइजेशन पाथ उत्पन्न करते हैं। वे दोनों लगभग समान एल्गोरिदम द्वारा कुशलतापूर्वक फिट हो सकते हैं। क्या कभी कोई व्यावहारिक कारण है कि एक विधि को दूसरे पर पसंद किया जाए?

39 regression  lasso 

पृष्ठ संख्या 223 में सांख्यिकीय शिक्षा के लिए एक परिचय में , लेखक रिज रिग्रेशन और लासो के बीच के अंतर को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं। वे एक उदाहरण (चित्र 6.9) प्रदान करते हैं, जब "लास्सो पूर्वाग्रह, प्रसरण और MSE के संदर्भ में रिज प्रतिगमन को बेहतर बनाता है"। …

37 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression