У меня есть данные с минимальным количеством функций, которые не меняются, и несколькими дополнительными функциями, которые могут измениться и оказать большое влияние на результат. Мой набор данных выглядит так: Особенности: A, B, C (всегда присутствует) и D, E, F, G, H (иногда присутствует) A =...
Я пытаюсь понять, почему увеличение количества функций может снизить производительность. В настоящее время я использую классификатор LDA, который работает лучше в двух вариантах среди определенных функций, но хуже, когда смотрю на другие функции. Моя точность классификации выполняется с...
Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Я очень плохо знаком с R. Я сейчас учусь машинному обучению. Очень жаль, если этот вопрос кажется очень простым. Я...
В сжатом восприятии есть теорема, гарантирующая, что имеет уникальное разреженное решение c (подробности см. В приложении).cargmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc Есть ли аналогичная теорема для лассо? Если такая теорема...
У меня есть набор данных, который представляет 1000 документов и все слова, которые появляются в нем. Таким образом, строки представляют документы, а столбцы представляют слова. Так, например, значение в ячейке обозначает время, когда слово встречается в документе(i,j)(i,j)(i,j)jjj . Теперь я...
У меня уже есть представление о плюсах и минусах регрессии гребня и LASSO. Для LASSO штрафной член L1 даст вектор разреженного коэффициента, который можно рассматривать как метод выбора признаков. Тем не менее, существуют некоторые ограничения для LASSO. Если функции имеют высокую корреляцию, LASSO...
В обучении с подкреплением линейное приближение функции часто используется, когда присутствуют большие пространства состояний. (Когда поиск таблиц становится невозможным.) Форма значения с приближением линейной функции определяется какQ−Q−Q-...
Есть несколько постов о том, как выбирать функции. Один из методов описывает важность функции на основе t-статистики. В R, varImp(model)примененном к линейной модели со стандартизованными характеристиками, используется абсолютное значение t-статистики для каждого параметра модели. Итак, в основном...
Поэтому я понимаю, что выбор переменной является частью выбора модели. Но из чего конкретно состоит выбор модели? Это больше, чем следующее: 1) выберите дистрибутив для вашей модели 2) выбрать объясняющие переменные,? Я спрашиваю об этом, потому что я читаю статью Burnham & Anderson: AIC против...
Я пытаюсь обобщить то, что я до сих пор понимал в многомерном анализе наказаний с помощью многомерных наборов данных, и я все еще борюсь за то, чтобы получить правильное определение мягкого порогового определения по сравнению с штрафом Лассо (или ).L1L1L_1 Точнее, я использовал разреженную...
Являются ли оценки Байеса невосприимчивыми к смещению отбора? В большинстве работ, в которых обсуждаются оценки в высоком измерении, например, данные о последовательности всего генома, часто возникает проблема смещения отбора. Смещение выбора обусловлено тем фактом, что, хотя у нас есть тысячи...
Каков наилучший способ автоматического выбора функций для обнаружения аномалий? Обычно я рассматриваю обнаружение аномалий как алгоритм, в котором функции выбираются специалистами-людьми: важен выходной диапазон (например, «ненормальный вход - ненормальный выход»), поэтому даже со многими функциями...
Примером хорошей меры отделимости классов у учащихся с линейным дискриминантом является коэффициент линейного дискриминанта Фишера. Существуют ли другие полезные метрики, чтобы определить, обеспечивают ли наборы функций хорошее разделение классов между целевыми переменными? В частности, я...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
Я использую регрессионную модель с Лассо и Риджем (для прогнозирования дискретной переменной результата в диапазоне от 0 до 5). Перед запуском модели я использую SelectKBestметод, scikit-learnчтобы уменьшить набор функций с 250 до 25 . Без первоначального выбора признаков и Лассо, и Ридж уступают...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Каковы доступные методы / реализации в R / Python для отбрасывания / выбора неважных / важных функций...
Я экспериментирую со ступенчатой регрессией ради разнообразия в моем подходе к проблеме. Итак, у меня есть 2 вопроса: Каковы преимущества ступенчатой регрессии? Каковы его конкретные сильные стороны? Что вы думаете о гибридном подходе, где вы используете ступенчатую регрессию для выбора...
Здесь я спрашиваю о том, что обычно делают другие, чтобы использовать критерий хи-квадрат для выбора функции по результатам в контролируемом обучении. Если я правильно понимаю, проверяют ли они независимость между каждой функцией и результатом и сравнивают значения p между тестами для каждой...
Я читаю слайды Стивена Скотта о пакете BSTS R (Вы можете найти их здесь: слайды ). В какой-то момент, говоря о включении многих регрессоров в модель структурных временных рядов, он вводит априорные и контрольные значения коэффициентов регрессии и говорит, что они лучше по сравнению с штрафными...
Я учусь о выборе функций. Я понимаю, почему это важно и полезно для построения моделей. Но давайте сосредоточимся на контролируемых задачах обучения (классификации). Почему выбор характеристик важен для задач классификации? Я вижу много литературы, написанной о выборе функций и их использовании для...