missing-data पर टैग किए गए जवाब

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

लापता मूल्यों को संभालने के लिए सैद्धांतिक कारण क्या हैं? ग्रेडिंग बूस्टिंग मशीन, रिग्रेशन ट्री लापता मूल्यों को संभालते हैं। रैंडम फ़ॉरेस्ट ऐसा क्यों नहीं करता है?

42 random-forest  missing-data  gbm 

मैं इस पत्र का उल्लेख करता हूं : हेस जेआर, ग्रोनर जेआई। "ट्रॉमा रजिस्ट्री डेटा से चोट की गंभीरता पर कार की सीटों और सीट बेल्ट के उपयोग के प्रभाव का परीक्षण करने के लिए कई अभेद्यता और प्रवृत्ति स्कोर का उपयोग करना।" जे पीडियाट्रर सर्जन। 2008 मई; 43 (5): …

34 missing-data  propensity-scores 

मेरे पास एक डेटासेट है। बहुत सारे लापता मूल्य हैं। कुछ स्तंभों के लिए, अनुपलब्ध मान को -999 के साथ बदल दिया गया था, लेकिन अन्य स्तंभों के लिए, अनुपलब्ध मान को 'NA' के रूप में चिह्नित किया गया था। लापता मूल्य को बदलने के लिए हम -999 का उपयोग …

32 missing-data 

मैं मैट्रिक्स A में प्रत्येक कॉलम के खिलाफ एक वेक्टर B प्राप्त करना चाहता हूं। यह एक तुच्छ है यदि कोई लापता डेटा नहीं है, लेकिन यदि मैट्रिक्स A में लापता मान हैं, तो A के विरुद्ध मेरा प्रतिगमन केवल पंक्तियों को शामिल करने के लिए विवश है जहां सभी …

32 r  missing-data  linear-model 

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 । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

मैं इसके पैरामीटर ट्यूनिंग क्षमता और एकसमान इंटरफ़ेस के लिए बहुत अधिक पसंद करता हूं, लेकिन मैंने देखा है कि इसे हमेशा पूर्ण डेटासेट की आवश्यकता होती है (यानी NA के बिना) भले ही "नग्न" मॉडल NAs की अनुमति देता हो। यह बहुत ही कष्टप्रद है, इस बारे में कि …

26 r  missing-data  data-imputation  caret 

मैं प्रयोगशाला मूल्यों सहित उच्च-आयामी नैदानिक ​​डेटा का उपयोग करके एक पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं। डेटा स्पेस 5k नमूने और 200 चर के साथ विरल है। विचार एक सुविधा चयन विधि (आईजी, आरएफ आदि) का उपयोग करके चर को रैंक करना है और भविष्य कहनेवाला …

25 machine-learning  missing-data 

मैंने EM एल्गोरिथ्म (जैसे बिशप के पैटर्न मान्यता और मशीन लर्निंग से और रोजर और जेरोलामी फर्स्ट कोर्स ऑन मशीन लर्निंग से) के स्पष्टीकरण के एक जोड़े को पढ़ा है। ईएम की व्युत्पत्ति ठीक है, मैं इसे समझता हूं। मैं यह भी समझता हूं कि एल्गोरिथम किसी चीज़ को क्यों …

24 missing-data  convergence  expectation-maximization 

नोट: मैं अपना एक पूर्व छात्र से एक प्रश्न पोस्ट कर रहा हूं जो तकनीकी कारणों से अपने आप पोस्ट करने में असमर्थ है। एक iid नमूना को एक वितरण से pdf है, जिसमें एक उपयोगी उत्पाद चर प्रतिनिधित्व और इसलिए एक संबद्ध EM (अपेक्षा-अधिकतमकरण) एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग सीधा …

24 optimization  missing-data  expectation-maximization  weibull  gumbel 

मैंने prcomp()आर में एक पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) करने के लिए फ़ंक्शन का उपयोग किया । हालांकि, उस फ़ंक्शन में एक बग है जैसे कि na.actionपैरामीटर काम नहीं करता है। मैंने स्टैकओवरफ्लो पर मदद मांगी ; वहाँ दो उपयोगकर्ताओं ने NAमूल्यों से निपटने के दो अलग-अलग तरीकों की पेशकश की …

23 r  pca  missing-data  data-imputation 

वे कौन से तरीके हैं जो ट्री लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग लापता मूल्यों से निपटने के लिए करते हैं। क्या वे लापता कहे जाने वाले मूल्य का उपयोग करने में केवल स्लॉट को पूरा करते हैं? धन्यवाद।

21 missing-data  cart 

मेरे पास फ़ीचर वैक्टर का एक बड़ा सेट है जिसका उपयोग मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या पर हमला करने के लिए करूँगा (पायथन में सीखें का उपयोग करके)। इससे पहले कि मैं प्रतिरूपण के बारे में सोचना शुरू कर दूं, मुझे डेटा के शेष हिस्सों से यह निर्धारित करने की …

21 missing-data  randomness 

मैंने कई भरे हुए डेटासेट प्राप्त करने के लिए कई प्रतिरूपण का उपयोग किया है। मैंने प्रत्येक पूर्ण डेटासेट पर बायेसियन विधियों का उपयोग एक पैरामीटर (एक यादृच्छिक प्रभाव) के लिए पीछे के वितरण को प्राप्त करने के लिए किया है। मैं इस पैरामीटर के लिए परिणामों को कैसे संयोजित …

20 bayesian  mixed-model  missing-data 

विरल डेटा और लापता डेटा के बीच मुख्य अंतर क्या हैं? और यह मशीन सीखने को कैसे प्रभावित करता है? अधिक विशेष रूप से, स्पार्क डेटा और गुम डेटा का वर्गीकरण एल्गोरिदम और रिग्रेशन (संख्याओं की भविष्यवाणी) के प्रकारों पर क्या प्रभाव पड़ता है। मैं एक स्थिति के बारे में …

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse