Domande taggate «many-categories»

Variabili categoriali con un numero elevato di livelli e metodi statistici per lavorare con tali variabili (esempio: lazo fuso).

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Modo di principio di collasso delle variabili categoriali con molti livelli?
Quali tecniche sono disponibili per il collasso (o il raggruppamento) di molte categorie a poche, allo scopo di usarle come input (predittore) in un modello statistico? Considera una variabile come quella di uno studente universitario (disciplina scelta da uno studente universitario). Non è ordinato e categorico, ma può potenzialmente avere …
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Problemi con i grafici a torta
Sembra esserci una discussione crescente sui grafici a torta. Gli argomenti principali contro di essa sembrano essere: L'area è percepita con meno potenza della lunghezza. I grafici a torta hanno un rapporto dati-punto-pixel molto basso Tuttavia, penso che possano essere in qualche modo utili nel rappresentare proporzioni. Accetto di utilizzare …
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come rappresentare la geografia o il codice postale nel modello di apprendimento automatico o nel sistema di raccomandazione?
Sto costruendo un modello e penso che la posizione geografica probabilmente sarà molto brava a prevedere la mia variabile target. Ho il codice postale di ciascuno dei miei utenti. Non sono del tutto sicuro del modo migliore per includere il codice postale come funzione predittiva nel mio modello. Sebbene il …
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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni
Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Differenze tra PROC Mixed e lme / lmer in R - gradi di libertà
Nota: questa domanda è una risposta, poiché la mia domanda precedente doveva essere cancellata per motivi legali. Confrontando PROC MIXED da SAS con la funzione lmedel nlmepacchetto in R, mi sono imbattuto in alcune differenze piuttosto confuse. Più specificamente, i gradi di libertà nei diversi test differiscono tra PROC MIXEDe …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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