standardization पर टैग किए गए जवाब

कुछ साहित्य में, मैंने पढ़ा है कि कई व्याख्यात्मक चर के साथ एक प्रतिगमन, यदि विभिन्न इकाइयों में, मानकीकृत होने की आवश्यकता है। (मानकीकरण में माध्य को घटाना और मानक विचलन द्वारा विभाजित करना शामिल है।) अन्य मामलों में मुझे अपने डेटा को मानकीकृत करने की आवश्यकता है? क्या ऐसे …

281 multiple-regression  standardization  centering 

काम के दौरान हम इस पर चर्चा कर रहे थे क्योंकि मेरे बॉस ने सामान्यीकरण के बारे में कभी नहीं सुना। रैखिक बीजगणित में, सामान्यीकरण अपनी लंबाई से एक वेक्टर के विभाजन को संदर्भित करता है। और आँकड़ों में, मानकीकरण का तात्पर्य किसी माध्य के घटाव का उल्लेख करना होता …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

मॉडल फिटिंग से पहले आप किन परिस्थितियों में एक चर को मापना या मानकीकृत नहीं करना चाहते हैं? और वैरिएबल स्केलिंग के क्या फायदे / नुकसान हैं?

56 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

मशीन लर्निंग में एक सामान्य अच्छा अभ्यास भविष्यवक्ता चर की सामान्यीकरण या डेटा मानकीकरण करना है, यह है, मतलब को बदलने वाले डेटा को केंद्र में रखना और इसे विचरण (या मानक विचलन) द्वारा विभाजित करना सामान्य करना। स्व-नियंत्रण और मेरी समझ के लिए हम दो मुख्य चीजों को प्राप्त …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

क्या मैं एक ही समय में अपने सभी डेटा या सिलवटों को बदल देता हूं (यदि CV लागू है)? जैसे (allData - mean(allData)) / sd(allData) क्या मैं ट्रेनसेट और टेस्टसेट को अलग-अलग करूंगा? जैसे (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) या क्या मैं ट्रेनसेट को बदल …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

मेरा सवाल यह है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन को फिट करने से पहले हमें यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा सेट को मानकीकृत करने की ज़रूरत है कि सभी वेरिएबल्स के बीच एक ही पैमाना हो, [0,1]। सूत्र है: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} मेरे डेटा सेट में 2 चर हैं, वे दो चैनलों के …

39 regression  logistic  standardization 

मेरे पास रेखीय प्रतिगमन के बारे में 2 सरल प्रश्न हैं: व्याख्यात्मक चरों को मानकीकृत करने की सलाह कब दी जाती है? एक बार मानकीकृत मूल्यों के साथ आकलन किया जाता है, तो कोई नए मूल्यों के साथ कैसे भविष्यवाणी कर सकता है (नए मूल्यों का मानकीकरण कैसे किया जाना …

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

LASSO (और अन्य मॉडल चयन प्रक्रियाओं के लिए) भविष्यवक्ताओं को पुनर्विक्रय करना महत्वपूर्ण है। मेरे द्वारा अनुसरण की जाने वाली सामान्य सिफारिश केवल निरंतर चर के लिए 0 मतलब, 1 मानक विचलन सामान्यीकरण का उपयोग करने के लिए है। लेकिन डमी के साथ क्या करना है? उदाहरण के लिए उसी …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

मैंने Lassoप्रतिगमन जैसे कुछ के पहले चर के मानकीकरण के तीन मुख्य कारण पढ़े हैं : 1) गुणांकों की व्याख्या। 2) बाद के संकोचन गुणांक अनुमानों के सापेक्ष परिमाण द्वारा गुणांक महत्व को रैंक करने की क्षमता। 3) अवरोधन की कोई आवश्यकता नहीं। लेकिन मैं सबसे महत्वपूर्ण बिंदु के बारे …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

क्या ऐसा है कि मानकीकरण में विचरण को जाना जाता है जबकि छात्रकरण में इसे ज्ञात नहीं है और इसलिए इसका अनुमान है? धन्यवाद।

21 standardization 

मेरा एक प्रश्न है जिसमें यह सत्यापित करने के लिए कहा जाता है कि क्या वर्दी वितरण ( सामान्यीकृत है।Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) एक के लिए, किसी भी वितरण को सामान्य बनाने के लिए इसका क्या मतलब है? और दो, हम यह सत्यापित करने के बारे में क्या कहते हैं कि वितरण …

19 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

हे दोस्तों मुझे एक या दो पेपर मिले जो रिज रिग्रेशन (बास्केटबॉल डेटा के लिए) का उपयोग करते हैं। मुझे हमेशा अपने वैरिएबल को मानकीकृत करने के लिए कहा जाता था यदि मैं एक रिज रिग्रेशन चलाता था, लेकिन मुझे बस ऐसा करने के लिए कहा गया था क्योंकि रिज …

17 regression  standardization 

सामान्य तौर पर, मैं गुणकों की तुलना करने के लिए अपने स्वतंत्र चर को मानकीकृत करता हूं, ठीक से गुणांक की तुलना करने के लिए (इस तरह उनकी इकाइयां हैं: मानक विचलन)। हालाँकि, पैनल / अनुदैर्ध्य डेटा के साथ, मुझे यकीन नहीं है कि मुझे अपने डेटा को कैसे मानकीकृत …

16 r  regression  standardization 

कुछ नियमितीकरण के साथ रैखिक प्रतिगमन पर विचार करें: जैसे कि पता लगाएं कि xxx कम करता है ||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 आमतौर पर, ए के कॉलम को शून्य मीन और यूनिट मानदंड के लिए मानकीकृत किया जाता है, जबकि को शून्य माध्य के लिए केंद्रित किया जाता है। मैं यह …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

मेरे इनपुट चर के विभिन्न आयाम हैं। कुछ चर दशमलव हैं जबकि कुछ सैकड़ों हैं। क्या यादृच्छिक वन का उपयोग करते समय डेटा को आयामहीन बनाने के लिए इन इनपुट चर को केंद्र (घटाना औसत) या स्केल (मानक विचलन द्वारा विभाजित) करना आवश्यक है?

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering