lasso पर टैग किए गए जवाब

LASSO प्रतिगमन शून्य की ओर गुणांक सिकुड़ता है, इस प्रकार प्रभावी रूप से मॉडल चयन प्रदान करता है। मेरा मानना ​​है कि मेरे डेटा में नाममात्र और निरंतर कोवरिएट्स के बीच सार्थक बातचीत हैं। हालांकि, जरूरी नहीं कि वे सच्चे मॉडल के 'मुख्य प्रभाव' सार्थक (गैर-शून्य) हों। निश्चित रूप से …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized 

विभिन्न कार्यान्वयन सॉफ्टवेयर लसो के लिए उपलब्ध हैं । मुझे पता है कि विभिन्न फोरमों में बार-बार होने वाले दृष्टिकोण के बारे में बहुत चर्चा की गई है। मेरा सवाल लस्सो के लिए बहुत विशिष्ट है - नियमित लास्सो बनाम बेज़ियन लास्सो के मतभेद या फायदे क्या हैं ? पैकेज …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

इसलिए मुझसे एक सवाल पूछा गया कि केंद्रीय उपाय L1 (यानी, लासो) और L2 (यानी रिज रिग्रेशन) का अनुमान है। इसका उत्तर L1 = माध्यिका और L2 = माध्य है। क्या इसका किसी प्रकार का सहज तर्क है? या क्या यह बीजगणितीय रूप से निर्धारित किया जाना है? यदि हां, …

24 lasso  regularization  loss-functions  ridge-regression 

कुछ दंड कार्यों और सन्निकटन का अच्छी तरह से अध्ययन किया जाता है, जैसे कि LASSO ( ) और रिज ( ) और ये कैसे प्रतिगमन में तुलना करते हैं।एल 2L1L1L_1L2L2L_2 मैं ब्रिज पेनल्टी के बारे में पढ़ रहा हूं, जो कि सामान्यीकृत जुर्माना है। उसकी तुलना उस LASSO से …

22 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

मैं बेहतर आर संकुल को समझना चाहते हैं Larsऔर Glmnetहै, जो कमंद समस्या को हल करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं: (पेजवेरिएबल्स औरएननमूनों के लिए,www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdfपेज 3 परदेखें)m i n( β0β) ∈ आरपी + 1[ १2 एनΣमैं = १एन( yमैं- β0- एक्सटीमैंβ)2+ λ | | β| |एल1]मीटरमैंn(β0β)∈आरपी+1[12एनΣमैं=1एन(yमैं-β0-एक्समैंटीβ)2+λ||β||एल1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

मैं आर में LASSO प्रतिगमन के साथ एक छोटा सा प्रयोग कर रहा हूं ताकि यह जांचा जा सके कि क्या वह एक सटीक भविष्यवक्ता जोड़ी खोजने में सक्षम है। जोड़ी को इस तरह परिभाषित किया गया है: f1 + f2 = परिणाम यहाँ परिणाम एक पूर्वनिर्धारित वेक्टर है जिसे …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

हम सभी इस धारणा से परिचित हैं कि साहित्य में अच्छी तरह से प्रलेखित है, कि LASSO ऑप्टिमाइज़ेशन (सरलता के लिए लीनियर रिग्रेशन के मामले पर यहाँ ध्यान देना) गाऊसी त्रुटियों के साथ रेखीय मॉडल है, जिसमें मापदंडों लाप्लास दिया जाता है पूर्व के बराबर है \ exp - (\ …

20 lasso  laplace-distribution 

मेरे पास सांख्यिकीय सीखने के एल्गोरिथ्म को चलाने से पहले सुविधा चयन विधियों (रैंडम फ़ॉरेस्ट्स फ़ीचर महत्व मान या Univariate सुविधा चयन विधियों आदि) का उपयोग करने की आवश्यकता के संबंध में एक प्रश्न है। हम जानते हैं कि ओवरफिटिंग से बचने के लिए हम वेट वैक्टर पर रेगुलराइजेशन पेनल्टी …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

एल 1 दंडित प्रतिगमन (उर्फ लासो) दो योगों में प्रस्तुत किया गया है। बता दें कि दो उद्देश्य कार्य फिर दो अलग-अलग फॉर्मूलेशन हैं अधीन और, समतुल्य रूप से करुश-कुह्न-टकर (केकेटी) स्थितियों का उपयोग करना, यह देखना आसान है कि पहले सूत्रीकरण के लिए स्थिर स्थिति दूसरी सूत्रीकरण के ढाल …

20 regression  lasso  penalized 

मैं एक डाटासेट के लिए गुणांक के सिकुड़े हुए अनुमानों को प्राप्त करने के लिए दंडित आर पैकेज का उपयोग कर रहा हूं जहां मेरे पास बहुत सारे भविष्यवक्ता हैं और जिनमें से महत्वपूर्ण हैं थोड़ा ज्ञान। जब मैंने ट्यूनिंग पैरामीटर L1 और L2 को चुना है और मैं अपने …

20 regression  lasso  stepwise-regression  ridge-regression 

हाल ही में मैंने पाया है कि लागू अर्थमिति साहित्य में, सुविधा चयन समस्याओं से निपटने के दौरान, चयनित चर का उपयोग करके ओएलएस प्रतिगमन के बाद LASSO प्रदर्शन करना असामान्य नहीं है। मैं सोच रहा था कि हम इस तरह की प्रक्रिया की वैधता कैसे प्राप्त कर सकते हैं। …

20 regression  feature-selection  econometrics  least-squares  lasso 

निम्नलिखित डिफ़ॉल्ट अल्फा (1, इसलिए lasso) के साथ Glmnet की साजिश है, जिसमें mtcarsडेटा सेट का उपयोग mpgDV और अन्य के साथ भविष्यवक्ता चर के रूप में किया गया है। glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) विशेष रूप से am, cylऔर wt(लाल, काली और हल्की नीली रेखाओं) के संबंध में हम इस कथानक से …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

मैं वास्तव में पूर्वसूचक संकोचन / चयन के लिए लोचदार शुद्ध प्रक्रिया में दिलचस्पी ले रहा हूं। यह बहुत शक्तिशाली लगता है। लेकिन वैज्ञानिक दृष्टिकोण से मुझे पता नहीं है कि मुझे एक बार गुणांक प्राप्त करने के लिए क्या करना चाहिए। मैं किस प्रश्न का उत्तर दे रहा हूं? …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

स्टेपवाइज एल्गोरिदमिक वैरिएबल-सलेक्शन मेथड्स उन मॉडल्स के लिए सेलेक्ट होते हैं जो रिग्रेशन मॉडल्स में हर अनुमान को कम या ज्यादा आंकते हैं ( s और उनके SE, p -values, F आँकड़े इत्यादि), और सच्चे भविष्यवाणियों को बाहर करने की संभावना है एक उचित रूप से परिपक्व सिमुलेशन साहित्य के …

18 regression  feature-selection  lasso  regression-strategies  stepwise-regression 

यह सवाल कि इस लास्सो प्लाट (ग्लमैनेट) से क्या निष्कर्ष निकलता है , लसो अनुमानक के लिए समाधान पथ प्रदर्शित करता है जो कि मोनोटोनिक नहीं है। यही है, कुछ ताबूत सिकुड़ने से पहले निरपेक्ष मूल्य में बढ़ते हैं। मैंने इन मॉडलों को कई अलग-अलग प्रकार के डेटा सेटों पर …

18 lasso  ridge-regression  elastic-net