Domande taggate «regression»

Ho un modello di regressione logistica binaria con uno pseudo R-quadrato di McFadden di 0,192 con una variabile dipendente chiamata payment (1 = pagamento e 0 = nessun pagamento). Qual è l'interpretazione di questo pseudo R-quadrato? È un confronto relativo per i modelli nidificati (ad esempio un modello a 6 …

29 regression  self-study  logistic 

Ho partecipato a una competizione di machine learning in cui usano RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) per valutare le prestazioni prevedendo il prezzo di vendita di una categoria di apparecchiature. Il problema è che non sono sicuro di come interpretare il successo del mio risultato finale. Ad esempio, se …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Possiamo usare lm()per prevedere un valore, ma in alcuni casi abbiamo ancora bisogno dell'equazione della formula del risultato. Ad esempio, aggiungere l'equazione ai grafici.

29 r  regression  lm 

Sto cercando di usare scikit-learn per la regressione polinomiale. Da quello che leggo la regressione polinomiale è un caso speciale di regressione lineare. Stavo pensando che forse uno dei modelli lineari generalizzati di scikit possa essere parametrizzato per adattarsi a polinomi di ordine superiore ma non vedo alcuna opzione per …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Sto usando il cursore per eseguire una foresta casuale convalidata in modo incrociato su un set di …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Sto facendo il corso di Machine Learning Stanford su Coursera. Nel capitolo sulla regressione logistica, la funzione di costo è questa: Quindi, è derivato qui: Ho provato a ottenere la derivata della funzione di costo ma ho ottenuto qualcosa di completamente diverso. Come si ottiene il derivato? Quali sono i …

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

Quando si adatta un modello di regressione, cosa succede se le ipotesi degli output non sono soddisfatte, in particolare: Cosa succede se i residui non sono omoscedastici? Se i residui mostrano uno schema crescente o decrescente nella trama Residui vs. Cosa succede se i residui non sono normalmente distribuiti e …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

βlasso=argminβ∥y−Xβ∥22+α∥β∥1βlasso=argminβ⁡‖y−Xβ‖22+α‖β‖1\beta^{\text{lasso}}= \operatorname*{argmin}_\beta \| y-X\beta\|^2_2 + \alpha \| \beta\|_1βlassoj=sgn(βLSj)(|βLSj|−α)+βjlasso=sgn(βjLS)(|βjLS|−α)+ \beta_j^{\text{lasso}}= \mathrm{sgn}(\beta^{\text{LS}}_j)(|\beta_j^{\text{LS}}|-\alpha)^+ XXX Tuttavia non capisco perché non esiste una soluzione a forma chiusa in generale. Usando le sottodifferenziali ho ottenuto quanto segue. ( XXX è una matrice n×pn×pn \times p ) f(β)=∥y−Xβ∥22+α∥β∥1f(β)=‖y−Xβ‖22+α‖β‖1f(\beta)=\|{y-X\beta}\|_2^2 + \alpha\|{\beta}\|_1 =∑i=1n(yi−Xiβ)2+α∑j=1p|βj|=∑i=1n(yi−Xiβ)2+α∑j=1p|βj| =\sum_{i=1}^n (y_i-X_i\beta)^2 + \alpha \sum_{j=1}^p |\beta_j| …

28 regression  lasso  regularization 

Ad esempio, considera il ChickWeightset di dati in R. La varianza ovviamente aumenta nel tempo, quindi se uso una semplice regressione lineare come: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Le mie domande: Quali aspetti del modello saranno discutibili? I problemi si limitano all'estrapolazione al di fuori Timedell'intervallo? Quanto è tollerante …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Come si sceglie un modello tra diversi modelli scelti con metodi diversi (ad es. Selezione indietro o avanti)? Inoltre, cos'è un modello parsimonioso?

28 regression  model-selection 

Ho trovato una formula per lo pseudo nel libro Extending the Linear Model with R, Julian J. Faraway (p. 59).R2R2R^2 1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . È una formula comune per pseudo per GLM?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Ho appena sfogliato questo meraviglioso libro: analisi statistica multivariata applicata di Johnson e Wichern . L'ironia è che non sono ancora in grado di comprendere la motivazione per l'utilizzo di modelli multivariati (regressione) invece di modelli univariati separati (regressione). Ho esaminato i post 1 e 2 di stats.statexchange che spiegano …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

Ho una domanda relativa alla regressione multipla e all'interazione, ispirata a questo thread CV: termine di interazione che utilizza l'analisi della regressione gerarchica con variabili centrate? Quali variabili dovremmo centrare? Quando cerco un effetto di moderazione, concentro le mie variabili indipendenti e moltiplico le variabili centrate per calcolare il mio …

28 regression  interaction  centering 

Vorrei capire perché, sotto il modello OLS, l'RSS (somma residua dei quadrati) è distribuito ( è il numero di parametri nel modello, il numero di osservazioni).p nχ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Mi scuso per aver posto una domanda così basilare, ma sembra che non riesca a trovare la risposta online (o nei miei …

28 regression  distributions  least-squares