Statistiche e Big Data lars

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Quale problema risolvono i metodi di contrazione?

Le festività natalizie mi hanno dato l'opportunità di rannicchiarsi vicino al fuoco con The Elements of Statistical Learning . Provenendo da una prospettiva econometrica (frequentista), ho difficoltà a cogliere gli usi dei metodi di contrazione come regressione della cresta, lazo e regressione dell'angolo minimo (LAR). In genere, sono interessato alle …

61 lasso ridge-regression shrinkage lars

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Utilizzo di LASSO dal pacchetto lars (o glmnet) in R per la selezione delle variabili

Scusate se questa domanda si presenta un po 'di base. Sto cercando di utilizzare la selezione delle variabili LASSO per un modello di regressione lineare multipla in R. Ho 15 predittori, uno dei quali è categorico (ciò causerà un problema?). Dopo aver impostato la mia ed io uso i seguenti …

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I vantaggi di fare il "doppio lazo" o eseguire il lazo due volte?

Una volta ho sentito un metodo per usare due volte il lazo (come un doppio lazo) in cui esegui il lazo sull'insieme originale di variabili, ad esempio S1, ottieni un insieme sparso chiamato S2, quindi esegui nuovamente il lazo sull'insieme S2 per ottenere l'insieme S3 . C'è un termine metodologico …

26 regression lasso regularization shrinkage lars

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Metodo LASSO / LARS vs generale a specifico (GETS)

Mi chiedevo, perché i metodi di selezione dei modelli LASSO e LARS sono così popolari anche se sostanzialmente sono solo variazioni della selezione diretta (e quindi soffrono di dipendenza dal percorso)? Allo stesso modo, perché i metodi General to Specific (GETS) per la selezione dei modelli sono per lo più …

15 feature-selection model-selection lasso stepwise-regression lars

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Definizione esatta della misura di Devianza nel pacchetto glmnet, con crossvalidation?

Per la mia ricerca attuale sto usando il metodo Lazo tramite il pacchetto glmnet in R su una variabile binomiale dipendente. In glmnet la lambda ottimale si trova attraverso la validazione incrociata e i modelli risultanti possono essere confrontati con varie misure, ad esempio errori di classificazione errata o devianza. …

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R - Regressione lazo - Lambda diverso per regressore

Voglio fare quanto segue: 1) regressione OLS (nessun termine di penalizzazione) per ottenere coefficienti beta ; sta per le variabili usate per regredire. Lo faccio perb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) regressione del lazo con un termine di penalizzazione, i criteri di selezione devono essere …

11 r regression glmnet lars

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