Domande taggate «elastic-net»

Un metodo di regolarizzazione per i modelli di regressione che combina le penalità del lazo e della regressione della cresta.

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Montaggio di un modello ARIMAX con regolarizzazione o penalizzazione (ad es. Con il lazo, la rete elastica o la regressione della cresta)
Uso la funzione auto.arima () nel pacchetto di previsione per adattarsi ai modelli ARMAX con una varietà di covariate. Tuttavia, ho spesso un gran numero di variabili tra cui scegliere e di solito finisco con un modello finale che funziona con un sottoinsieme di esse. Non mi piacciono le tecniche …
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Perché lambda "entro un errore standard dal minimo" è un valore raccomandato per lambda in una regressione netta elastica?
Capisco quale ruolo gioca lambda in una regressione elastica-rete. E posso capire perché si dovrebbe selezionare lambda.min, il valore di lambda che minimizza l'errore cross-validato. La mia domanda è: dove nella letteratura statistica si consiglia di utilizzare lambda.1se, ovvero il valore di lambda che minimizza l'errore CV più un errore …
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Esiste un'interpretazione bayesiana della regressione lineare con la regolarizzazione simultanea L1 e L2 (nota anche come rete elastica)?
È noto che la regressione lineare con una penalità equivale a trovare la stima MAP data un precedente gaussiano sui coefficienti. Allo stesso modo, usare una penalità l 1 equivale a usare una distribuzione di Laplace come precedente.l2l2l^2l1l1l^1 Non è raro usare una combinazione ponderata di e l 2 regolarizzazione. …
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Usare la regolarizzazione quando si fa inferenza statistica
Conosco i vantaggi della regolarizzazione quando si creano modelli predittivi (distorsione rispetto alla varianza, prevenendo un eccesso di adattamento). Ma mi chiedo se sia una buona idea fare anche regolarizzazione (lazo, cresta, rete elastica) quando lo scopo principale del modello di regressione è l'inferenza sui coefficienti (vedere quali predittori sono …
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