যখন মডেলটি ছোট আকারের ডেটা দিয়ে সজ্জিত করা হয়েছিল তখন পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কীভাবে নতুন পর্যবেক্ষণগুলি স্কেল করবেন?

Question

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে ডেটা ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করার জন্য ধারণাটি বুঝতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, আর এ আপনি ব্যবহার করতে পারেন:

scaled.data <- scale(data, scale=TRUE)

আমার একমাত্র প্রশ্ন, নতুন পর্যবেক্ষণগুলির জন্য আমি আউটপুট মানগুলির পূর্বাভাস দিতে চাই, সেগুলি কীভাবে সঠিকভাবে মাপা যায়? এটা হবে scaled.new <- (new - mean(data)) / std(data),?

Comments

মানগুলি ফিরিয়ে আনতে কেবল এটিই করুন y = y_esc * sd(y) + mean(y)তবে এটি যে মডেল বৈশিষ্ট্যগুলি অনুমান করে তাতে গণ্ডগোল হবে, তাই আমি আরও একটি প্রযুক্তিগত উত্তরও অপেক্ষা করছি!

— ফার্নান্দো

আমি মানগুলি ফিরে চাই না, আমি জানতে চাই যে একইভাবে নতুন উদাহরণগুলি কীভাবে সঠিকভাবে ছোট করা যায়। আমি আপনার মন্তব্যের ভিত্তিতে আমার প্রশ্নটি সম্পাদনা করেছি।

— স্যামুয়েলএনএলপি

Answer 1

আপনার প্রশ্নের সংক্ষিপ্ত উত্তরটি হ্যাঁ - নতুনভাবে প্রকাশের জন্য এই অভিব্যক্তিটি সঠিক (নতুন (আপনার sdপরিবর্তে আপনি চেয়েছিলেন বাদে std)।

এটি লক্ষ্য করার মতো হতে পারে যে স্কেলটিতে alচ্ছিক যুক্তি রয়েছে যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন:

scaled.new <- scale(new, center = mean(data), scale = sd(data))

এছাড়াও, স্কেল দিয়ে ফিরে আসা বস্তুর (স্কেলড.ডেটা) সংখ্যার কেন্দ্রীকরণ এবং ব্যবহৃত স্কেলিংগুলি (যদি থাকে তবে) ব্যবহার করা বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন:

scaled.new <- scale(new, attr(scaled.data, "scaled:center"), attr(scaled.data, "scaled:scale"))

আসল উপাত্তগুলিতে একাধিক কলাম থাকাকালীন সেটির সুবিধাটি উপস্থিত হয়, তাই একাধিক উপায় এবং / অথবা মানক বিচ্যুতি বিবেচনা করতে পারে।

Comments

আমি আশা করি এটি করার কিছুটা সহজ উপায় ছিল, যেমনscaled.new <- scale(new, use.attrs = scaled.data)

— শব্দসুগ্রহে

@WordFearhewise স্কেল.ডিফল্টের জন্য একটি মোড়ক লেখা শক্ত হবে না এটি অর্জনের জন্য। আমি সন্দেহ করি যে আর-কোর এটিকে উচ্চ অগ্রাধিকার দেবে।

— ব্যবহারকারী 20637

হ্যাঁ। যদি আমি কীভাবে আর-কোরটিতে অবদান রাখতে পারি এবং এটি করার জন্য সময় পাই, তবে আমি এটি করতে পারি।

— কথার সোজাসাপেক্ষে