Domande taggate «lasso»

Un metodo di regolarizzazione per i modelli di regressione che riduce i coefficienti verso zero, rendendone alcuni uguali a zero. Pertanto il lazo esegue la selezione delle funzioni.

3
Quando dovrei usare lasso vs ridge?
Supponiamo che io voglia stimare un gran numero di parametri e voglio penalizzarne alcuni perché credo che dovrebbero avere scarso effetto rispetto agli altri. Come faccio a decidere quale schema di penalizzazione utilizzare? Quando è più appropriata la regressione della cresta? Quando dovrei usare il lazo?
3
Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
5
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 …
6
Errori standard per la previsione del lazo usando R
Sto cercando di utilizzare un modello LASSO per la previsione e devo stimare gli errori standard. Sicuramente qualcuno ha già scritto un pacchetto per farlo. Ma per quanto posso vedere, nessuno dei pacchetti su CRAN che fanno previsioni usando un LASSO restituirà errori standard per quelle previsioni. Quindi la mia …
2
Perché funziona il restringimento?
Al fine di risolvere i problemi di selezione del modello, una serie di metodi (LASSO, regressione della cresta, ecc.) Ridurrà i coefficienti delle variabili predittive verso lo zero. Sto cercando una spiegazione intuitiva del perché questo migliora l'abilità predittiva. Se il vero effetto della variabile era in realtà molto grande, …
3
Come presentare i risultati di un Lazo usando glmnet?
Vorrei trovare predittori per una variabile dipendente continua tra un set di 30 variabili indipendenti. Sto usando la regressione di Lasso come implementato nel pacchetto glmnet in R. Ecco un codice fittizio: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) x=cbind(x1,x2) # …
6
Regressione del minimo angolo rispetto al lazo
La regressione del minimo angolo e il lazo tendono a produrre percorsi di regolarizzazione molto simili (identici tranne quando un coefficiente attraversa lo zero). Entrambi possono essere adattati in modo efficiente da algoritmi praticamente identici. C'è mai qualche motivo pratico per preferire un metodo rispetto all'altro?
39 regression  lasso 
2
Se solo la previsione è interessante, perché usare il lazo sulla cresta?
A pagina 223 in Un'introduzione all'apprendimento statistico , gli autori sintetizzano le differenze tra regressione della cresta e lazo. Forniscono un esempio (Figura 6.9) di quando "il lazo tende a sovraperformare la regressione della cresta in termini di distorsione, varianza e MSE". Capisco perché il lazo può essere desiderabile: si …
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.