Вопросы с тегом «standardization»

В какой-то литературе я читал, что необходимо стандартизировать регрессию с несколькими объясняющими переменными, если они в разных единицах. (Стандартизация заключается в вычитании среднего значения и делении на стандартное отклонение.) В каких других случаях мне нужно стандартизировать мои...

На работе мы обсуждали это, так как мой начальник никогда не слышал о нормализации. В линейной алгебре нормализация, по-видимому, относится к делению вектора на его длину. И в статистике стандартизация, по-видимому, относится к вычитанию среднего значения, которое затем делится на его SD. Но они...

В каких обстоятельствах вы хотите или не хотите масштабировать или стандартизировать переменную до подбора модели? И каковы преимущества / недостатки масштабирования...

Обычной хорошей практикой в ​​машинном обучении является нормализация характеристик или стандартизация данных переменных предиктора, вот и все, центрируйте данные, вычитая среднее значение, и нормализуйте его, деля на дисперсию (или стандартное отклонение тоже). Для самодостаточности и, насколько я...

Преобразовываю ли я все свои данные или сгибы (если применяется CV) одновременно? например (allData - mean(allData)) / sd(allData) Преобразовать ли наборы поездов и наборы тестов отдельно? например (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Или я...

Мой вопрос заключается в том, нужно ли нам стандартизировать набор данных, чтобы убедиться, что все переменные имеют одинаковую шкалу, между [0,1], до подбора логистической регрессии. Формула: 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)} В моем наборе...

У меня есть 2 простых вопроса о линейной регрессии: Когда рекомендуется стандартизировать объясняющие переменные? Как только можно выполнить оценку с использованием стандартизированных значений, как можно прогнозировать с помощью новых значений (как следует стандартизировать новые значения)?...

Для LASSO (и других процедур выбора модели) важно изменить масштаб предикторов. Общая рекомендация я следую просто использовать 0, 1 среднее стандартное отклонение нормализации для непрерывных переменных. Но что тут делать с чайниками? Например, некоторые прикладные примеры из той же (отличной)...

Я прочитал три основные причины стандартизации переменных, прежде чем что-то вроде Lassoрегрессии: 1) Интерпретируемость коэффициентов. 2) Возможность ранжировать важность коэффициента по относительной величине оценок коэффициента после усадки. 3) Нет необходимости перехватывать. Но меня интересует...

Разве в стандартизации дисперсия известна, а в студенчестве она неизвестна и поэтому оценивается?

У меня есть вопрос, в котором он просит проверить, нормализовано ли равномерное распределение ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ). С одной стороны, что означает для любого распределения быть нормализованным? И второе: как нам проверить, нормализовано ли распределение? Я понимаю, вычисляя...

Эй, ребята, я нашел одну или две статьи, в которых используется регрессия гребня (для данных о баскетболе). Мне всегда говорили стандартизировать мои переменные, если я запускал регрессию гребня, но мне просто сказали сделать это, потому что гребень был масштабным вариантом (регрессия гребня не...

Мои входные переменные имеют разные размеры. Некоторые переменные являются десятичными, а некоторые - сотнями. Необходимо ли центрировать (вычитать среднее) или масштабировать (делить на стандартное отклонение) эти входные переменные, чтобы сделать данные безразмерными при использовании случайного...

Рассмотрим линейную регрессию с некоторой регуляризацией: например, найдите который минимизируетxИксx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Обычно столбцы A стандартизированы, чтобы иметь нулевое среднее и единичную норму, тогда как центрируется, чтобы иметь нулевое среднее....

В общем, я стандартизирую свои независимые переменные в регрессиях, чтобы правильно сравнить коэффициенты (таким образом, они имеют одинаковые единицы: стандартные отклонения). Однако с панельными / продольными данными я не уверен, как мне следует стандартизировать мои данные, особенно если я...

При выполнении линейной классификации SVM часто бывает полезно нормализовать тренировочные данные, например, путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение, а затем масштабировать данные теста со средним и стандартным отклонением обучающих данных. Почему этот процесс резко...

Я понимаю, что это, вероятно, очень простой вопрос, но после поиска я не могу найти ответ, который ищу. У меня есть проблема, когда мне нужно стандартизировать переменные, запустить (регрессия гребня), чтобы вычислить оценки гребня бета-версий. Затем мне нужно преобразовать их обратно в исходную...

Имеет ли смысл стандартизация зависимой переменной в идентифицирующей группе? В следующем рабочем документе (замедление вырубки лесов в Legal Amazon; цены или политика ?, pdf ) используется стандартизированная зависимая переменная для анализа влияния общих изменений политики в Бразилии на вырубку...

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Я работал с некоторыми данными о времени цикла процесса и масштабированием с...

Я наткнулся на очень хороший текст о Bayes / MCMC. ИТ-специалисты предполагают, что стандартизация ваших независимых переменных сделает алгоритм MCMC (Metropolis) более эффективным, но также может снизить (мульти) коллинеарность. Это может быть правдой? Это то, что я должен делать как стандарт ....