regression पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक मिश्रित (मिश्रित) मॉडल है, जिसमें मेरे पूर्ववर्तियों में से एक को प्राथमिक रूप से केवल पूर्वसूचक (प्रायोगिक हेरफेर के कारण) से संबंधित होना चाहिए। इसलिए, मैं मॉडल में केवल द्विघात शब्द जोड़ना चाहूंगा। दो चीजें मुझे ऐसा करने से रोकती हैं: मुझे लगता है कि मैंने कुछ …

57 regression  polynomial 

मुझे बायेसियन रिग्रेशन के बारे में कुछ सवाल मिले: रूप में एक मानक प्रतिगमन को देखते हुए । अगर मैं इसे एक बायेसियन रिग्रेशन में बदलना चाहता हूं, तो क्या मुझे और दोनों के लिए पूर्व वितरण की आवश्यकता है (या यह इस तरह से काम नहीं करता है)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = …

57 regression  bayesian 

मैं इसे पढ़ता रहता हूं और सहज रूप से मैं इसे देख सकता हूं लेकिन कोई एल 2 नियमितीकरण से यह कहने के लिए कैसे जाता है कि यह विश्लेषणात्मक रूप से एक गाऊसी पूर्व है? L1 कहने के लिए समान पूर्ववर्ती एक लाप्लासियन के बराबर है। आगे कोई संदर्भ …

56 regression  references  regularization 

मैं 50 निरंतर व्याख्यात्मक चर का उपयोग करके एक द्विआधारी परिणाम की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं (अधिकांश चर की सीमा है से binary )। मेरे डेटा सेट में लगभग 24,000 पंक्तियाँ हैं। जब मैं R में दौड़ता हूं , मुझे मिलता है:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm …

56 r  regression  logistic  separation 

पृष्ठभूमि मैं दवा में नैदानिक ​​अनुसंधान कर रहा हूं और कई सांख्यिकी पाठ्यक्रम ले चुका हूं। मैंने लीनियर / लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करते हुए कभी कोई पेपर प्रकाशित नहीं किया है और वह चर चयन को सही तरीके से करना चाहता है। व्याख्या करना महत्वपूर्ण है, इसलिए कोई फैंसी …

55 regression  feature-selection  model-selection 

मैं उतने ही एल्गोरिदम चाहूंगा जो लॉजिस्टिक रिग्रेशन के समान कार्य कर सकें। वह एल्गोरिदम / मॉडल है जो कुछ व्याख्यात्मक चर (एक्स) के साथ एक द्विआधारी प्रतिक्रिया (वाई) के लिए एक भविष्यवाणी दे सकता है। मुझे खुशी होगी अगर आप एल्गोरिथ्म का नाम रखने के बाद, यदि आप यह …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

मान लेते हैं कि आप एक सामाजिक विज्ञान शोधकर्ता / अर्थशास्त्री हैं जो किसी सेवा की माँग के प्रासंगिक भविष्यवाणियों को खोजने की कोशिश कर रहे हैं। आपके पास मांग का वर्णन करने वाले 2 परिणाम / आश्रित चर हैं (सेवा हाँ / नहीं, और अवसरों की संख्या का उपयोग …

54 regression  multivariate-analysis  predictive-models  multiple-regression  multiple-comparisons 

ऐसा लगता है कि कुछ मामलों में एक बहुभिन्नरूपी रेखीय प्रतिगमन के साथ तंत्रिका नेटवर्क के समान परिणाम प्राप्त करना संभव है, और बहुभिन्नरूपी रेखीय प्रतिगमन सुपर फास्ट और आसान है। तंत्रिका नेटवर्क किन परिस्थितियों में बहुभिन्नरूपी रैखिक प्रतिगमन की तुलना में बेहतर परिणाम दे सकता है?

54 regression  multiple-regression  neural-networks 

क्या स्वतंत्र चरों के लिए परिवर्तन जैसा एक बॉक्स-कॉक्स है? यही है, एक परिवर्तन जो चर का अनुकूलन करता है ताकि एक रैखिक मॉडल के लिए अधिक उचित फिट हो सके?xxxy~f(x) यदि हां, तो क्या इसके साथ कोई कार्य करना है R?

53 r  regression  data-transformation  normality-assumption 

मैं कुछ डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जहां मैं साधारण रैखिक प्रतिगमन करना चाहता हूं, हालांकि यह संभव नहीं है क्योंकि मैं इनपुट डेटा की एक सतत स्ट्रीम के साथ ऑन-लाइन सेटिंग के साथ काम कर रहा हूं (जो मेमोरी के लिए जल्दी से बहुत बड़ा हो जाएगा) और …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

त्रुटि शब्द में "निरंतर विचरण" होने का क्या अर्थ है? जैसा कि मैं इसे देखता हूं, हमारे पास एक आश्रित चर और एक स्वतंत्र चर के साथ एक डेटा है। निरंतर विचलन रैखिक प्रतिगमन की धारणाओं में से एक है। मैं सोच रहा हूं कि होमोसेक्शुअलिटी का क्या मतलब है। …

53 regression  heteroscedasticity 

मुझे लगता है कि मैं हर बार निराश हो जाता हूं जब मैंने किसी को यह कहते हुए सुना कि अवशिष्टों की गैर-सामान्यता और / या विषमलैंगिकता ओएलएस मान्यताओं का उल्लंघन करती है। करने के लिए अनुमान है एक OLS मॉडल में न तो इन मान्यताओं के मापदंडों गॉस-मार्कोव प्रमेय …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

मैं प्रतिगमन मॉडल बना रहा हूं। एक प्रीप्रोसेसिंग कदम के रूप में, मैं 0 और मानक विचलन का मतलब करने के लिए अपने फीचर मानों को स्केल करता हूं। क्या लक्ष्य मानों को भी सामान्य करना आवश्यक है?

52 regression  machine-learning 

मशीन लर्निंग पर मैंने जो कुछ सामग्री देखी है, उसने कहा कि प्रतिगमन के माध्यम से वर्गीकरण समस्या का सामना करना एक बुरा विचार है। लेकिन मुझे लगता है कि डेटा को फिट करने के लिए एक निरंतर प्रतिगमन करना संभव है और असतत वर्गीकरणों का उत्पादन करने के लिए …

51 regression  machine-learning  classification 

चूंकि आरएफ गैर-रैखिकता को संभाल सकता है, लेकिन गुणांक प्रदान नहीं कर सकता है, क्या यह सबसे महत्वपूर्ण सुविधाओं को इकट्ठा करने के लिए यादृच्छिक वन का उपयोग करने के लिए बुद्धिमान होगा और फिर अपने गुणांक प्राप्त करने के लिए उन विशेषताओं को कई रैखिक प्रतिगमन मॉडल में प्लग …

50 regression  machine-learning  feature-selection  random-forest  regression-strategies