lasso पर टैग किए गए जवाब

लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना? मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

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मैंने पढ़ा है कि समूह lasso का उपयोग चर चयन और चर के समूह में प्रसार के लिए किया जाता है। मैं इस दावे के पीछे के अंतर्ज्ञान को जानना चाहता हूं। समूह लासो को लासो को क्यों पसंद किया जाता है? क्यों समूह lasso समाधान पथ टुकड़ा नहीं रैखिक …

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

मैं कुछ खुले स्रोत या एक मौजूदा पुस्तकालय की तलाश कर रहा हूं जिसका मैं उपयोग कर सकता हूं। जहां तक ​​मैं बताता हूं कि गैर नकारात्मक मामले को कवर करने के लिए glmnet पैकेज बहुत आसानी से एक्स्टेंसिबल नहीं है। मैं गलत हो सकता हूं, किसी भी विचार के …

13 r  lasso 

मैं निम्नलिखित कोड के साथ R में पैकेज 'लार्स' का उपयोग कर रहा हूं: > library(lars) > set.seed(3) > n <- 1000 > x1 <- rnorm(n) > x2 <- x1+rnorm(n)*0.5 > x3 <- rnorm(n) > x4 <- rnorm(n) > x5 <- rexp(n) > y <- 5*x1 + 4*x2 + 2*x3 …

13 correlation  feature-selection  lasso  regularization  ridge-regression 

मेरे पास पहले से ही रिज रिग्रेशन और LASSO के पेशेवरों और विपक्षों के बारे में एक विचार है। LASSO के लिए, L1 पेनल्टी शब्द एक विरल गुणांक वेक्टर निकलेगा, जिसे फीचर चयन विधि के रूप में देखा जा सकता है। हालाँकि, LASSO के लिए कुछ सीमाएँ हैं। यदि सुविधाओं …

13 feature-selection  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Zou एट अल। "लास्सो की" स्वतंत्रता की डिग्री "" (2007) से पता चलता है कि गैरज़रो गुणांक की संख्या लसो की स्वतंत्रता की डिग्री के लिए एक निष्पक्ष और सुसंगत अनुमान है। यह मुझे थोड़ा उल्टा लगता है। मान लें कि हमारे पास एक प्रतिगमन मॉडल है (जहां चर शून्य …

12 regression  lasso  degrees-of-freedom  shrinkage 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि लार्स उत्पन्न करने के लिए लार्स एल्गोरिथ्म को कैसे संशोधित किया जा सकता है। जबकि मैं LARS को समझता हूं, मैं तिब्शीरानी एट अल द्वारा पेपर से लास्सो संशोधन को देखने में सक्षम नहीं हूं। विशेष रूप से मैं यह नहीं …

12 lasso 

क्या L1 (lasso) के लिए समन्वय वंश के उपयोग और रैखिक प्रतिगमन समस्याओं के लिए लोचदार शुद्ध नियमितीकरण से निपटने के लिए कोई अच्छा पेपर या किताबें हैं?

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मैं एक बहुत बड़े डेटासेट (n >> p।) के साथ एक L1- नियमित रूप से रैखिक प्रतिगमन फिटिंग कर रहा हूं। चर पहले से ज्ञात हैं, लेकिन अवलोकन छोटे विखंडों में आते हैं। मैं प्रत्येक चंक के बाद लसो को फिट बनाए रखना चाहूंगा। मैं स्पष्ट रूप से टिप्पणियों के …

12 regression  lasso 

मैंने IRLS एल्गोरिथ्म का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन प्रोग्राम किया है । मैं स्वचालित रूप से सही सुविधाओं का चयन करने के लिए एक LASSO दंड लागू करना चाहूंगा । प्रत्येक पुनरावृत्ति पर, निम्न हल किया जाता है: (XTWX)δβ^=XT(y−p)(XTWX)δβ^=XT(y−p)\mathbf{\left(X^TWX\right) \delta\hat\beta=X^T\left(y-p\right)} Let एक गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्या है। मैं तत्वों के …

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संदर्भ पुस्तक 1 , पुस्तक 2 और कागज के अनुसार । यह उल्लेख किया गया है कि नियमित प्रतिगमन (रिज, LASSO और इलास्टिक नेट) और उनके बाधा योगों के बीच एक समानता है। मैंने क्रॉस वैलिडेटेड 1 , और क्रॉस वैलिडेटेड 2 को भी देखा है , लेकिन मैं एक …

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मैंने कई स्थानों पर पढ़ा है कि जब LASSO का उपयोग करके एक मॉडल फिट किया जाता है तो R Squared एक आदर्श उपाय नहीं है। हालाँकि, मैं स्पष्ट नहीं हूँ कि ऐसा क्यों है। इसके अलावा, क्या आप सबसे अच्छा विकल्प सुझा सकते हैं?

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कंप्रेस्ड सेंसिंग में, एक प्रमेय गारंटी है कि में एक अद्वितीय विरल समाधान है c (अधिक विवरण के लिए परिशिष्ट देखें)।argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc क्या लैस्सो के लिए एक समान प्रमेय है? यदि ऐसा कोई प्रमेय है, तो न …

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मैं वर्तमान में ~ 300 चर और 800 टिप्पणियों के साथ एक डेटासेट पर एक द्विआधारी परिणाम के लिए एक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने पर काम कर रहा हूं। मैंने इस साइट पर स्टेप वाइज रिग्रेशन से जुड़ी समस्याओं के बारे में बहुत कुछ पढ़ा है और इसका उपयोग क्यों …

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मैं इस दौरान LASSO (कम से कम पूर्ण संकोचन और चयन ऑपरेटर) का अध्ययन कर रहा हूं । मैं देख रहा हूं कि नियमितीकरण पैरामीटर के लिए इष्टतम मूल्य को क्रॉस सत्यापन द्वारा चुना जा सकता है। मैं रिज रिग्रेशन और कई तरीकों को भी देखता हूं जो नियमितीकरण को …

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