Предположим, у меня есть продольные данные вида (у меня есть несколько наблюдений, это просто форма одного). Я заинтересован в ограничениях . Неограниченная эквивалентна взятию с .Σ Σ Y j = α j + j - 1 ∑ ℓ = 1 ϕ ℓ j Y j j - ℓ + ε jY=(Y1, … , YJ) ∼ N( μ , Σ )Y=(Y1,…,YJ)∼N(μ,Σ)\mathbf Y = (Y_1,...
Я работаю над моделью прогнозируемой стоимости, в которой возраст пациента (целое число, измеренное в годах) является одной из переменных предиктора. Сильная нелинейная связь между возрастом и риском пребывания в больнице очевидна: Я рассматриваю сглаженный сплайн сглаживания регрессии для возраста...
У меня есть вопрос о том, как смоделировать текст поверх данных подсчета, в частности, как я могу использовать эту lassoтехнику для сокращения возможностей. Скажем, у меня есть N онлайн статей и количество просмотров страниц для каждой статьи. Я извлек 1-грамм и 2-грамм для каждой статьи, и я хотел...
Этот вопрос может быть глупым, но я заметил, что есть две различные формулировки регрессии Лассо . Мы знаем, что проблема Лассо состоит в том, чтобы минимизировать цель, состоящую из квадрата потерь и штрафного члена -1, выраженного следующим образом: LLLminβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1minβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1...
Из других сообщений я узнал, что нельзя приписывать «важность» или «значимость» переменным предикторам, которые входят в модель лассо, потому что вычисление p-значений или стандартных отклонений этих переменных все еще находится в стадии разработки. Исходя из этого рассуждения, правильно ли...
Я провожу анализ, основной задачей которого является понимание данных. Набор данных достаточно велик для перекрестной проверки (10 КБ), и предикторы включают как непрерывные, так и фиктивные переменные, а результат - непрерывный. Главная цель состояла в том, чтобы увидеть, имеет ли смысл исключать...
Я думал решить Лассо с помощью ванильных субградиентных методов. Но я читал людей, предлагающих использовать проксимальный градиентный спуск. Может ли кто-нибудь подчеркнуть, почему для лассо используются проксимальный GD вместо ванильных субградиентных...
Я пытаюсь создать сокращенную модель для прогнозирования многих зависимых переменных (DV) (~ 450), которые сильно коррелированы. Мои независимые переменные (IV) также многочисленны (~ 2000) и сильно коррелированы. Если я использую лассо, чтобы выбрать сокращенную модель для каждого выходного...
Я знаю, что общепринятой практикой является стандартизация функций для регрессии гребня и лассо, однако, будет ли когда-либо более практичным нормализовать функции по шкале (0,1) в качестве альтернативы стандартизации z-показателя для этих методов регрессии?...
У меня есть набор данных с около 5000 часто коррелированных признаков / ковариат и двоичным ответом. Данные были переданы мне, я не собирал их. Я использую Лассо и повышение градиента для построения моделей. Я использую повторную вложенную перекрестную проверку. Я сообщаю о самых больших...