lasso पर टैग किए गए जवाब

मुझे पता है कि रिज और लास्सो रिग्रेशन के लिए सुविधाओं का मानकीकरण करना आम बात है, हालांकि, क्या इन रिग्रेशन विधियों के लिए जेड-स्कोर मानकीकरण के विकल्प के रूप में (0,1) पैमाने पर सुविधाओं को सामान्य करने के लिए यह अधिक व्यावहारिक होगा?

11 normalization  lasso  standardization  ridge-regression 

LASSO प्रतिगमन की मेरी समझ यह है कि प्रतिगमन गुणांक को कम करने की समस्या को हल करने के लिए चुना जाता है: minβ∥y−Xβ∥22 s.t.∥β∥1≤tminβ‖y−Xβ‖22 s.t.‖β‖1≤t\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 \ \\s.t. \|\beta\|_1 \leq t व्यवहार में यह एक लैगेंज गुणक का उपयोग करके किया जाता है, जिससे समस्या को …

10 optimization  lasso  regularization  lagrange-multipliers 

कई उत्तरों में मैंने देखा है कि CrossValidated उपयोगकर्ता ओपी को लस्सो, रिज और इलास्टिक नेट पर शुरुआती कागजात खोजने का सुझाव देते हैं। पश्चात के लिए, लास्सो, रिज और इलास्टिक नेट पर सेमिनल क्या हैं?

10 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

अगर मेरे पास एक डिज़ाइन मैट्रिक्स , जहां आयाम की टिप्पणियों की संख्या है , तो लिए हल करने की जटिलता क्या है LASSO, wrt और ? मुझे लगता है कि उत्तर को संदर्भित करना चाहिए कि इन मापदंडों के साथ एक LASSO पुनरावृत्ति तराजू कैसे, इसके बजाय पुनरावृत्तियों की …

10 optimization  lasso  regularization  time-complexity 

मैं हाल ही में लास्सो (नियमितीकरण) पर कुछ आंकड़ों की वार्ता में आया हूं और एक बिंदु जो सामने आता है वह यह है कि हम वास्तव में यह नहीं समझते हैं कि लास्सो क्यों काम करता है या यह इतनी अच्छी तरह से क्यों काम करता है। मैं सोच …

10 machine-learning  lasso  regularization 

[इसी तरह का सवाल यहां कोई जवाब नहीं के साथ पूछा गया था ] मैंने एल 1 नियमितीकरण (लास्सो लॉजिस्टिक रिग्रेशन) के साथ एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट किया है और मैं महत्व के लिए फिट किए गए गुणांक का परीक्षण करना चाहता हूं और अपने पी-वैल्यू प्राप्त करना चाहता …

10 logistic  statistical-significance  regression-coefficients  lasso 

मैं सोच रहा हूँ कि R में glmnet का उपयोग करके एक LASSO मॉडल का ठीक से प्रशिक्षण और परीक्षण कैसे किया जाए? विशेष रूप से, मैं सोच रहा हूं कि अगर मेरे LASSO मॉडल का परीक्षण करने के लिए बाहरी सत्यापन डेटा (या अन्य समान दृष्टिकोण) का उपयोग करने …

10 r  cross-validation  glmnet  lasso 

मेरी मशीन सीखने वर्ग में, हम, कैसे LASSO प्रतिगमन सुविधा चयन प्रदर्शन पर बहुत अच्छा है के बारे में सीखा है, क्योंकि यह का उपयोग करता है है नियमितीकरण।एल1एल1l_1 मेरा प्रश्न: क्या लोग आमतौर पर LASSO मॉडल का उपयोग सिर्फ फीचर चयन के लिए करते हैं (और फिर उन विशेषताओं …

10 feature-selection  lasso  regression-strategies 

मैंने एक मूल पूर्ण मॉडल का उपयोग करके तीन कम किए गए मॉडल प्राप्त किए आगे का चयन पिछड़ा उन्मूलन L1 दंड तकनीक (LASSO) फॉरवर्ड सिलेक्शन / बैकवर्ड एलिमिनेशन का उपयोग कर प्राप्त किए गए मॉडल के लिए, मैंने उपलब्ध CVlmपैकेज में उपयोग करके भविष्यवाणी की त्रुटि का क्रॉस वैरिफाइड …

10 cross-validation  model-selection  lasso  stepwise-regression 

मैं लोचदार नेट से संबंधित इस लेख को पढ़ रहा था। वे कहते हैं कि वे लोचदार नेट का उपयोग करते हैं क्योंकि अगर हम सिर्फ लास्सो का उपयोग करते हैं तो यह भविष्यवाणियों के बीच केवल एक भविष्यवक्ता का चयन करता है जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। लेकिन यह वह …

10 regression  lasso  elastic-net 

मैं R का उपयोग करके एक रैखिक मॉडल फिटिंग कर रहा हूं glmnet। मूल (गैर-नियमित) मॉडल का उपयोग करके फिट lmकिया गया था और इसमें निरंतर शब्द नहीं था (यानी यह फॉर्म में था lm(y~0+x1+x2,data))। glmnetभविष्यवक्ताओं की एक मैट्रिक्स और प्रतिक्रियाओं का एक वेक्टर लेता है। मैं glmnetप्रलेखन पढ़ रहा …

10 r  regression  lasso 

गैर-नकारात्मक रिज प्रतिगमन कैसे करें? गैर-नकारात्मक लसो में उपलब्ध है scikit-learn, लेकिन रिज के लिए, मैं दांव की गैर-नकारात्मकता को लागू नहीं कर सकता, और वास्तव में, मैं नकारात्मक गुणांक प्राप्त कर रहा हूं। क्या किसी को पता है कि यह क्यों है? क्या मैं नियमित रूप से कम से …

10 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

आर फ़ंक्शन cv.glm (पुस्तकालय: बूट) सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के लिए अनुमानित K- गुना क्रॉस-सत्यापन भविष्यवाणी त्रुटि की गणना करता है और डेल्टा लौटाता है। क्या यह लस्सो रिग्रेशन (पुस्तकालय: ग्लमनेट) के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए समझ में आता है और यदि हां, तो इसे कैसे किया …

10 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

दंडित मॉडल का उपयोग उन मॉडलों का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है जहां मापदंडों की संख्या नमूना आकार के बराबर या उससे अधिक है। यह स्थिति श्रेणीबद्ध या गणना डेटा के बड़े विरल तालिकाओं के लॉग-रैखिक मॉडल में उत्पन्न हो सकती है। इन सेटिंग्स में, अक्सर यह …

10 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

मेरे पास लगभग 5,000 सहसंबद्ध सुविधाएँ / सहसंयोजक और एक द्विआधारी प्रतिक्रिया के साथ एक डेटासेट है। डेटा मुझे दिया गया था, मैंने इसे एकत्र नहीं किया। मैं मॉडल बनाने के लिए लास्सो और ग्रेडिएंट बूस्टिंग का उपयोग करता हूं। मैं iterated, नेस्टेड क्रॉस सत्यापन का उपयोग करता हूं। मैं …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional