lasso पर टैग किए गए जवाब

यह पोस्ट इस प्रकार है: विकर्ण में स्थिरांक जोड़कर रिज अनुमान ओएलएस से बेहतर क्यों हो जाता है? यहाँ मेरा सवाल है: जहाँ तक मुझे पता है, रिज नियमितीकरण एक -norm (euclidean दूरी) का उपयोग करता है । लेकिन हम इस आदर्श के वर्ग का उपयोग क्यों करते हैं? ( …

12 lasso  regularization  ridge-regression 

LASSO और अनुकूली LASSO दो अलग चीजें हैं, है ना? (मुझे करने के लिए, दंड अलग दिखता है, लेकिन मैं अभी जाँच कर रहा हूँ कि क्या मुझे कुछ याद है।) जब आप आम तौर पर लोचदार नेट के बारे में बात करते हैं, तो विशेष मामला LASSO या अनुकूली …

12 lasso  glmnet  elastic-net  oracle 

मैं GWAS में lasso प्रतिगमन के लिए "glmnet" का उपयोग कर रहा हूं। कुछ वेरिएंट और व्यक्तियों के लापता मान हैं और ऐसा लगता है कि ग्लमैनेट लापता मानों को संभाल नहीं सकता है। क्या इसका कोई समाधान है? या क्या कोई अन्य पैकेज है जो लैस्सो प्रतिगमन में लापता …

12 missing-data  lasso  glmnet 

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 लासो और रिज दोनों के साथ एक प्रतिगमन मॉडल चला रहा हूं (0-5 से भिन्न असतत परिणाम चर की भविष्यवाणी करने के लिए)। मॉडल को चलाने से पहले, मैं 250 से 25 तक सेट की गई सुविधा को कम करने SelectKBestके scikit-learnलिए विधि का उपयोग करता हूं । एक …

11 regression  predictive-models  feature-selection  lasso  ridge-regression 

मैं निरंतर परिणाम के साथ LASSO का उपयोग करते हुए कुछ उम्मीदवार भविष्यवाणियों पर मॉडल चयन करने की कोशिश कर रहा हूं। लक्ष्य सबसे अच्छा भविष्यवाणी प्रदर्शन के साथ इष्टतम मॉडल का चयन करना है, जो आमतौर पर एलएएसओ से ट्यूनिंग मापदंडों का एक समाधान पथ प्राप्त करने के बाद …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

मैं एक लासो प्रतिगमन करने की कोशिश कर रहा हूं, जिसके निम्नलिखित रूप हैं: कम से कम में( Y - X w ) ′ ( Y - X w ) + λwww( य- एक्सw )'( य- एक्सw ) + λ| w |1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 एक …

11 regression  lasso  quadratic-form 

मैं एक निश्चित गुणांक मैन्युअल रूप से ठीक करने के लिए कहते हैं, चाहते हैं , तो सभी अन्य भविष्यवक्ताओं के लिए फिट गुणांक है, जबकि रखते हुए β 1 = 1.0 मॉडल में।β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 आर का उपयोग करके मैं इसे कैसे प्राप्त कर सकता हूं? glmnetयदि संभव हो …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

सांख्यिकीय लर्निंग (हेस्टी, टिबरैनी और फ्रीडमैन) के तत्वों में अध्याय 3 को पढ़ने के बाद, मुझे आश्चर्य हुआ कि क्या इस प्रश्न के शीर्षक पर उद्धृत प्रसिद्ध संकोचन विधियों को लागू करना संभव है, जिसे एक सहसंयोजक संरचना दी गई है, अर्थात: न्यूनतम (शायद अधिक सामान्य) ) मात्रा (y⃗ −Xβ⃗ …

11 lasso  ridge-regression 

जब मैं क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से अपना मेमना निर्धारित करता हूं, तो सभी गुणांक शून्य हो जाते हैं। लेकिन मुझे साहित्य से कुछ संकेत हैं कि कुछ भविष्यवक्ताओं को निश्चित रूप से परिणाम को प्रभावित करना चाहिए। क्या यह मनमाने ढंग से मेमना चुनने के लिए बकवास है ताकि एक …

11 lasso 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । किसी भी भाषा में क्या खुला-स्रोत कार्यान्वयन - …

11 regression  lasso  regularization 

अगर β∗=argminβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1β∗=argminβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1\beta^*=\mathrm{arg\,min}_{\beta} \|y-X\beta\|^2_2+\lambda\|\beta\|_1 , कर सकते हैं ∥β∗∥2‖β∗‖2\|\beta^*\|_2 वृद्धि λλ\lambda बढ़ता है? मुझे लगता है कि यह संभव है। हालांकि ∥β∗∥1‖β∗‖1\|\beta^*\|_1 बढ़ जाता है जब λλ\lambda (मेरा प्रमाण ) बढ़ता है , तो ∥β∗∥2‖β∗‖2\|\beta^*\|_2 बढ़ सकता है। नीचे दिया गया आंकड़ा एक संभावना दर्शाता है। जब λλ\lambda बढ़ता है, यदि …

11 lasso 

मेरी स्थिति: छोटे नमूने का आकार: 116 बाइनरी परिणाम चर व्याख्यात्मक चर की लंबी सूची: 44 व्याख्यात्मक चर मेरे सिर के ऊपर से नहीं आए थे; उनकी पसंद साहित्य पर आधारित थी। नमूने के अधिकांश मामलों और अधिकांश चर में लापता मान हैं। चयनित चयन की सुविधा के लिए दृष्टिकोण: …

11 r  spss  lasso  data-imputation 

मैं एक सहज जवाब की तलाश कर रहा हूं कि क्यों GLM LASSO मॉडल एक विशिष्ट भविष्यवक्ता को अत्यधिक सहसंबद्ध लोगों के समूह से बाहर का चयन करता है, और यह सबसे अलग सबसे अच्छा सबसेट सुविधा चयन क्यों करता है। तिब्शीरानी 1996 में अंजीर 2 में दिखाए गए LASSO …

11 feature-selection  lasso 

मैं संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए क्या मैं अब तक उच्च आयामी डेटा सेट के साथ दंडित मल्टीवेरिएट विश्लेषण में समझा कोशिश कर रहा हूँ, और मैं अभी भी का एक उचित परिभाषा हो रही के माध्यम से संघर्ष नरम थ्रेशोल्डिंग बनाम कमंद (या ) दण्डनीय ठहराए।एल1L1L_1 अधिक सटीक …

11 multivariate-analysis  lasso  feature-selection  genetics