lasso पर टैग किए गए जवाब

मैं पूर्वानुमान मॉडल (पूर्वाग्रह बनाम विचरण, ओवरफिटिंग को रोकने) के निर्माण के दौरान नियमितीकरण के लाभों के बारे में जानता हूं। लेकिन, मैं सोच रहा हूं कि क्या नियमितीकरण (लासो, रिज, इलास्टिक नेट) करना भी एक अच्छा विचार है, जब प्रतिगमन मॉडल का मुख्य उद्देश्य गुणांकों पर अनुमान है (यह …

18 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

एक LASSO प्रतिगमन परिदृश्य में जहां y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy= X \beta + \epsilon , और LASSO का अनुमान निम्नलिखित अनुकूलन समस्या द्वारा दिया जाता है minβ||y−Xβ||+τ||β||1minβ||y−Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 क्या \ epsilon के संबंध में कोई वितरण संबंधी धारणाएं हैं ϵϵ\epsilon? एक OLS परिदृश्य में, कोई अपेक्षा करेगा …

18 regression  lasso  assumptions  residuals 

LASSO और रिज जैसे दंडित प्रतिगमन अनुमानकों को कुछ पुजारियों के साथ बायेसियन अनुमानकों के अनुरूप कहा जाता है। मुझे लगता है (जैसा कि मैं बायेसियन आंकड़ों के बारे में पर्याप्त नहीं जानता हूं) कि एक निश्चित ट्यूनिंग पैरामीटर के लिए, पहले से एक ठोस मौजूद है। अब एक व्यक्तिवादी …

17 bayesian  lasso  ridge-regression 

मैं एक LASSO चला रहा हूं जिसमें कुछ श्रेणीबद्ध चर भविष्यवाणियां हैं और कुछ निरंतर हैं। मेरे पास श्रेणीबद्ध चर के बारे में एक प्रश्न है। पहला चरण जो मैं समझता हूं कि उनमें से प्रत्येक को डमी में तोड़ना है, उन्हें उचित दंड के लिए मानकीकृत करना है, और …

17 categorical-data  regression-coefficients  lasso  intercept  categorical-encoding 

एक क्रमिक चर X 1 सहित एक सतत निर्भर चर y और स्वतंत्र चर को देखते हुए , मैं एक रैखिक मॉडल में कैसे फिट हो सकता हूं ? क्या इस प्रकार के मॉडल के बारे में कागजात हैं?R

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

मैं अपेक्षाकृत कम आयामी सेटिंग (n >> p) में फीचर चयन के लिए लास्सो का उपयोग कर रहा हूं। एक लास्सो मॉडल फिट करने के बाद, मैं बिना किसी दंड के एक मॉडल को फिट करने के लिए नॉनज़रो गुणांक वाले कोवरिएट का उपयोग करना चाहता हूं। मैं ऐसा कर …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

मेरे पास 150 विशेषताओं का एक सेट है, और उनमें से कई एक-दूसरे के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। मेरा लक्ष्य एक असतत चर के मूल्य का अनुमान लगाना है, जिसकी सीमा 1-8 है । मेरे नमूने का आकार 550 है , और मैं 10-गुना क्रॉस-सत्यापन का उपयोग कर रहा हूं …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

LASSO प्रतिगमन की व्याख्या करते समय, एक हीरे और वृत्त का आरेख अक्सर उपयोग किया जाता है। ऐसा कहा जाता है कि क्योंकि LASSO में कसना का आकार एक हीरा है, इसलिए प्राप्त न्यूनतम वर्ग समाधान हीरे के कोने को छू सकता है जैसे कि यह कुछ चर के संकोचन …

16 regression  lasso  ridge-regression 

मैं उच्च-आयामी प्रतिगमन के क्षेत्र में अनुसंधान पर पढ़ने की कोशिश कर रहा हूं; जब ppp से भी बड़ा है nnn , कि है, p>>np>>np >> n । ऐसा लगता है कि प्रतिगमन अनुमानकों के लिए अभिसरण की दर के संदर्भ में शब्द logp/nlog⁡p/n\log p/n अक्सर दिखाई देता है। β^β^\hat{\beta}1n∥Xβ^−Xβ∥22=OP(σlogpn−−−−−√∥β∥1).1n‖Xβ^−Xβ‖22=OP(σlog⁡pn‖β‖1). …

16 regression  lasso  convergence  high-dimensional 

यदि हम डेटा सेट से शुरू करते हैं , तो इसके लिए Lasso को लागू करें और β L का समाधान प्राप्त करें , हम Lasso को फिर से डेटा सेट ( X S , Y ) पर लागू कर सकते हैं , जहां S , गैर-शून्य का सेट है …

16 regression  optimization  lasso  regularization  shrinkage 

लासो या रिज रिग्रेशन में, एक संकोचन पैरामीटर को निर्दिष्ट करना होता है, जिसे अक्सर या द्वारा कहा जाता है । यह मान अक्सर क्रॉस सत्यापन के माध्यम से चुना जाता है प्रशिक्षण डेटा पर विभिन्न मूल्यों का एक गुच्छा की जाँच करके और देखने के लिए कि परीक्षण डेटा …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

कुछ नियमितीकरण के साथ रैखिक प्रतिगमन पर विचार करें: जैसे कि पता लगाएं कि xxx कम करता है ||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 आमतौर पर, ए के कॉलम को शून्य मीन और यूनिट मानदंड के लिए मानकीकृत किया जाता है, जबकि को शून्य माध्य के लिए केंद्रित किया जाता है। मैं यह …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/ यदि आप इस पोस्ट के शीर्ष पर देखते हैं, तो लेखक का उल्लेख है कि L2 मानदंड में एक अनूठा समाधान है और L1 मानदंड में संभवतः कई समाधान हैं। मैं इसे नियमितीकरण के संदर्भ में समझता हूं, लेकिन नुकसान फ़ंक्शन में एल 1 मानदंड या एल 2 मानक …

16 regression  lasso  regularization 

मैं रेखीय प्रतिगमन मॉडल में लेसो, रिज और इलास्टिक-नेट प्रकार के नियमितीकरण से अवगत हूं। सवाल: क्या यह (या एक समान) तरह का दंडात्मक अनुमान ARIMA मॉडलिंग (गैर-रिक्त एमए भाग के साथ) पर लागू किया जा सकता है? ARIMA मॉडल के निर्माण में, पहले से चयनित अधिकतम लैग ऑर्डर ( …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression 

मैं यह देखने की कोशिश कर रहा हूं कि रिज रिग्रेशन , LASSO , प्रिंसिपल कंपोनेंट रिग्रेशन (PCR), या आंशिक लिटर स्क्वेयर (PLS) ऐसी स्थिति में जाना चाहिए, जहां बड़ी संख्या में वैरिएबल / फीचर्स ( ppp ) और कम संख्या में सैंपल हों ( n<pn<pn n , अधिकांश समय …

15 regression  pca  lasso  ridge-regression  partial-least-squares