Регрессия LASSO сокращает коэффициенты до нуля, тем самым обеспечивая эффективный выбор модели. Я считаю, что в моих данных есть значимые взаимодействия между номинальными и непрерывными ковариатами. Однако не обязательно, чтобы «основные эффекты» истинной модели были значимыми (отличными от нуля)....
Наказанная регрессия L1 (иначе лассо) представлена в двух формулировках. Пусть две целевые функции: Тогда две разные формулировки: подчиняется и, что то же самое, Используя условия Каруша-Куна-Такера (KKT), легко увидеть, как условие стационарности для первой формулировки эквивалентно принятию...
В регрессии лассо или гребня необходимо указать параметр сжатия, часто называемый или . Это значение часто выбирается путем перекрестной проверки путем проверки множества различных значений на обучающих данных и определения того, какое из них дает наилучший результат, например, на тестовых данных....
Я читал в нескольких местах, что R Squared не является идеальной мерой, когда модель подгоняется с использованием LASSO. Однако я не совсем понимаю, почему это так. Кроме того, не могли бы вы порекомендовать лучшую...
Предположим, у меня есть два оценщика и которые являются согласованными оценками одного и того же параметра и такого, что с в смысле psd. Таким образом, асимптотически более эффективен, чем . Эти две оценки основаны на различных функциях потерь. β...
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...
У меня нет конкретного примера или задачи. Я просто новичок в использовании b-сплайнов, и я хотел лучше понять эту функцию в контексте регрессии. Давайте предположим, что мы хотим оценить взаимосвязь между переменной ответа и некоторыми предикторами . Предикторы включают некоторые числовые...
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...
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...