আমি একটি প্রকল্পে কাজ করছি এবং আমাকে দ্রুত অর্জনের জন্য সংস্থান প্রয়োজন।
30 বা তত ভেরিয়েবলের উপর ডেটাসেট প্রায় 35000 পর্যবেক্ষণ। প্রায় অর্ধেক ভেরিয়েবলগুলি কয়েকটি বিভিন্ন সম্ভাব্য মানগুলির সাথে শ্রেণিবদ্ধ, যেমন আপনি যদি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলিকে ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে বিভক্ত করেন তবে আপনার 30 টিরও বেশি ভেরিয়েবল থাকতে পারে। তবে এখনও সম্ভবত কয়েক'শ সর্বোচ্চ সর্বোচ্চ আদেশে। (ঢ> P)।
আমরা যে প্রতিক্রিয়াটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই তা হ'ল 5 স্তর (1,2,3,4,5) এর সাথে সাধারণ। ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা একটানা এবং শ্রেণিবদ্ধের মিশ্রণ, যার প্রায় অর্ধেক অংশ। এগুলি এখন পর্যন্ত আমার চিন্তাভাবনা / পরিকল্পনা: ১. প্রতিক্রিয়াটিকে অবিচ্ছিন্ন হিসাবে আচরণ করুন এবং ভ্যানিলা লিনিয়ার রিগ্রেশন চালান। ২. নামমাত্র এবং সাধারণ লজিস্টিক এবং প্রবিট রিগ্রেশন চালান ৩. মার্স এবং / অথবা অ-রৈখিক অপসারণের অন্য গন্ধ ব্যবহার করুন
আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন এর সাথে পরিচিত। মার্সি হাসতি এবং তিবশিরানী দ্বারা যথেষ্ট বর্ণনা করা হয়েছে। বিশেষত অনেকগুলি ভেরিয়েবল এবং একটি বড় ডেটা সেট সহ সাধারণ লগিট / প্রবিটের বিষয়টি যখন আসে তখন আমি ক্ষতিতে আছি।
আর প্যাকেজ গ্ল্যামনেটসিআর এখন পর্যন্ত আমার সেরা বাজি বলে মনে হচ্ছে, তবে ডকুমেন্টেশনটি আমার যেখানে হওয়া দরকার সেখানে পাবে না।
আমি আরও জানতে কোথায় যেতে পারি?