Statistiche e Big Data standardization

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Quando si esegue la regressione multipla, quando è necessario centrare le variabili del predittore e quando è necessario standardizzarle?

In alcune pubblicazioni, ho letto che una regressione con più variabili esplicative, se in unità diverse, doveva essere standardizzata. (La standardizzazione consiste nel sottrarre la media e dividere per la deviazione standard.) In quali altri casi devo standardizzare i miei dati? Ci sono casi in cui dovrei solo centrare i …

281 multiple-regression standardization centering

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Qual è la differenza tra normalizzazione e standardizzazione?

Al lavoro ne discutevamo perché il mio capo non ha mai sentito parlare di normalizzazione. Nell'algebra lineare, la normalizzazione sembra riferirsi alla divisione di un vettore per la sua lunghezza. E nelle statistiche, la standardizzazione sembra riferirsi alla sottrazione di una media che poi si divide per la sua SD. …

118 descriptive-statistics normalization standardization

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Le variabili sono spesso regolate (ad esempio standardizzate) prima di creare un modello: quando è una buona idea e quando è cattiva?

In quali circostanze vorresti o non vuoi ridimensionare o standardizzare una variabile prima del fitting del modello? E quali sono i vantaggi / gli svantaggi del ridimensionamento di una variabile?

57 modeling predictive-models feature-selection theory standardization

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Eseguire la normalizzazione delle funzioni prima o all'interno della convalida del modello?

Una buona pratica comune in Machine Learning è quella di caratterizzare la normalizzazione o la standardizzazione dei dati delle variabili del predittore, tutto qui, centrare i dati sottraendo la media e normalizzarli dividendoli per la varianza (o anche la deviazione standard). Per l'autocontenimento e per la mia comprensione facciamo questo …

52 machine-learning normalization standardization multidimensional-scaling

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Come applicare la standardizzazione / normalizzazione al training e al testset se l'obiettivo è la previsione?

Trasformo tutti i miei dati o le mie pieghe (se viene applicato il CV) contemporaneamente? per esempio (allData - mean(allData)) / sd(allData) Trasformo il set di treni e il set di test separatamente? per esempio (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Oppure trasformo il set di …

47 r cross-validation data-transformation normalization standardization

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È necessaria la standardizzazione prima di adeguare la regressione logistica?

La mia domanda è: dobbiamo standardizzare il set di dati per assicurarci che tutte le variabili abbiano la stessa scala, tra [0,1], prima di adattare la regressione logistica. La formula è: Xio- min ( xio)max ( xio) - min ( xio)Xio-min(Xio)max(Xio)-min(Xio)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} Il mio set di dati ha 2 variabili, descrivono …

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Quando e come utilizzare variabili esplicative standardizzate nella regressione lineare

Ho 2 semplici domande sulla regressione lineare: Quando si consiglia di standardizzare le variabili esplicative? Una volta effettuata la stima con valori standardizzati, come si può prevedere con nuovi valori (come si dovrebbero standardizzare i nuovi valori)? Alcuni riferimenti sarebbero utili.

37 regression predictive-models references standardization predictor

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se ridimensionare indicatore / binario / predittori fittizi per LASSO

Per LASSO (e altre procedure di selezione dei modelli) è fondamentale ridimensionare i predittori. La raccomandazione generale che seguo è semplicemente quella di utilizzare una media di 0, 1 normalizzazione di deviazione standard per variabili continue. Ma cosa c'è da fare con i manichini? Ad esempio alcuni esempi applicati della …

30 predictive-models model-selection lasso standardization multidimensional-scaling

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La standardizzazione prima di Lasso è davvero necessaria?

Ho letto tre motivi principali per standardizzare le variabili prima di qualcosa come la Lassoregressione: 1) Interpretazione dei coefficienti. 2) Capacità di classificare l'importanza del coefficiente in base all'entità relativa delle stime del coefficiente post-restringimento. 3) Non è necessario intercettare. Ma mi chiedo il punto più importante. Abbiamo motivo di …

28 normalization lasso standardization regularization shrinkage

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Qual è la differenza tra standardizzazione e studentizzazione?

Nella varianza della standardizzazione è noto mentre nella studentizzazione non è noto e quindi stimato? Grazie.

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Che cosa significa "normalizzazione" e come verificare che un campione o una distribuzione siano normalizzati?

Ho una domanda in cui si chiede di verificare se la distribuzione uniforme ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) è normalizzata. Per uno, cosa significa normalizzare qualsiasi distribuzione? E due, come possiamo verificare se una distribuzione è normalizzata o no? Capisco calcolando X−meansdX−meansd \frac{X-\text{mean}}{\text{sd}} otteniamodatinormalizzati, ma qui ci viene chiesto di verificare …

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Domanda sulla standardizzazione nella regressione della cresta

Ehi ragazzi, ho trovato uno o due documenti che usano la regressione della cresta (per i dati sul basket). Mi è stato sempre detto di standardizzare le mie variabili se ho eseguito una regressione della cresta, ma mi è stato semplicemente detto di farlo perché la cresta era una variante …

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È buona norma standardizzare i dati in una regressione con dati panel / longitudinali?

In generale, standardizzo le mie variabili indipendenti nelle regressioni, al fine di confrontare correttamente i coefficienti (in questo modo hanno le stesse unità: deviazioni standard). Tuttavia, con i dati panel / longitudinali, non sono sicuro di come standardizzare i miei dati, soprattutto se valuto un modello gerarchico. Per capire perché …

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Necessità di centrare e standardizzare i dati in regressione

Prendi in considerazione la regressione lineare con una certa regolarizzazione: ad esempio Trova che minimizza| | A x - b | | 2 + λ | | x | | 1xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Di solito, le colonne di A sono standardizzate per avere media zero e norma unitaria, mentre è …

16 regression lasso regularization standardization

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La foresta casuale ha bisogno che le variabili di input siano ridimensionate o centrate?

Le mie variabili di input hanno dimensioni diverse. Alcune variabili sono decimali mentre altre sono centinaia. È essenziale centrare (sottrarre media) o ridimensionare (dividere per deviazione standard) queste variabili di input al fine di rendere i dati senza dimensioni quando si utilizza la foresta casuale?

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