প্রশ্ন ট্যাগ «data-imputation»

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

আমি এর প্যারামিটার টিউনিং ক্ষমতা এবং ইউনিফর্ম ইন্টারফেসের জন্য ক্যারেটকে অনেক বেশি পছন্দ করি তবে আমি লক্ষ্য করেছি যে এটি প্রয়োগ করা "নগ্ন" মডেলটি এনএকে অনুমতি দেয় এমনকি এমনকি এটির জন্য সর্বদা সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি (যেমন এনএ ছাড়া হয়) প্রয়োজন। এটি খুব বিরক্তিকর, এটি সম্পর্কে যে কোনও ব্যক্তিকে শ্রমহীন অভিশংসনের পদ্ধতি …

26 r  missing-data  data-imputation  caret 

আমি আর- prcomp()তে একটি পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) সম্পাদন করতে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি However তবে, সেই ফাংশনে একটি বাগ রয়েছে যাতে na.actionপ্যারামিটারটি কাজ করে না। আমি স্ট্যাকওভারফ্লোতে সহায়তা চেয়েছি ; সেখানে দুইজন ব্যবহারকারী NAমূল্যবোধের সাথে আচরণ করার দুটি পৃথক উপায়ে প্রস্তাব করেছিলেন । যাইহোক, উভয় সমাধানের সাথে সমস্যাটি হ'ল যখন …

23 r  pca  missing-data  data-imputation 

একাধিক অভিব্যক্তির যুক্তি (এমআই) হ'ল অনুপস্থিত মানগুলি একবার নয় বরং বেশ কয়েকটি (সাধারণত এম = 5) বার অঙ্ক করা, ফলস্বরূপ এম সম্পূর্ণ ডেটাসেটের ফলস্বরূপ। এম সম্পূর্ণ হওয়া ডেটাসেটগুলি সম্পূর্ণ ডেটা পদ্ধতিগুলির সাথে বিশ্লেষণ করা হয় যার উপর এম অনুমান করে এবং তাদের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি "সামগ্রিক" অনুমান এবং এর স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটি …

20 modeling  confidence-interval  mixed-model  data-imputation 

প্রশ্নাবলীর থেকে ডেটা উদ্ধারে আমার কিছুটা সহায়তা দরকার। আমার এক সহকর্মী একটি প্রশ্নোত্তর প্রয়োগ করেছিলেন, তবে অসাবধানতাবশত মূল 5-পয়েন্টের লিকার্ট স্কেলটি ব্যবহার করার পরিবর্তে (দৃ agree়ভাবে সম্মত হওয়ার জন্য দৃ disag়ভাবে একমত নয়), তিনি স্কেলে একটি 6th ষ্ঠ উত্তর inোকালেন। এবং বিষয়টি আরও খারাপ করার জন্য the ষ্ঠ প্রতিক্রিয়া বিকল্পটি …

16 likert  data-imputation 

আমার কাছে দূষণের ডেটাগুলির একটি বিশাল সেট রয়েছে যা 2 বছর ধরে প্রতি 10 মিনিটে রেকর্ড করা হয়, তবে তথ্যগুলিতে অনেকগুলি ফাঁক রয়েছে (কিছু কিছু যা একসাথে কয়েক সপ্তাহের জন্য যায়)। রাতের তুলনায় ডেটাটি বেশ মৌসুমী বলে মনে হয় এবং দিনের বেলাতে একটি বিশাল পার্থক্য রয়েছে যেখানে মানগুলির মধ্যে খুব …

16 time-series  missing-data  data-imputation 

আমি একাধিক অনুমানের পরে ক্রমাঙ্কন প্লট / পরিসংখ্যান পুল করার পরামর্শ চাই। ভবিষ্যতের কোনও ঘটনার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির বিকাশের ক্ষেত্রে (যেমন হাসপাতালের রেকর্ড থেকে ডেটা ব্যবহারের পরে হাসপাতালের স্রাবের বেঁচে থাকার বা ইভেন্টগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে), কেউ ধারণা করতে পারেন যে এখানে প্রচুর পরিমাণে অনুপস্থিত তথ্য রয়েছে। একাধিক অনুশাসন …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

কার্যত যেকোন ডাটাবেস আমরা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই কিছু বৈশিষ্ট্যের জন্য হারিয়ে যাওয়া মান খুঁজে পাবে। এই সমস্যাটি মোকাবেলার জন্য বিভিন্ন পন্থা রয়েছে, লাইনগুলি বাদ না দেওয়া পর্যন্ত যেগুলি বৈশিষ্ট্যের গড় মানগুলি পূরণ না করে অবধি মানগুলি রয়েছে। আমি আরও কিছুটা দৃ approach় পদ্ধতির জন্য ব্যবহার …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation 

আমি একটি কেএনএন ইম্পুটেশন প্যাকেজ খুঁজছি। আমি ইমপুটেশন প্যাকেজটি দেখছি ( http://cran.r-project.org/web/packages/imput/imputation.pdf ) তবে কোনও কারণে কেএনএন ইমপুট ফাংশন (এমনকি বর্ণনা থেকে উদাহরণ অনুসরণ করার পরে) কেবল মনে হয় শূন্য মানগুলি বোঝাতে (নীচে হিসাবে)। আমি চারপাশে ঘুরে দেখছি কিন্তু এখনও কিছু খুঁজে পাচ্ছি না, এবং তাই ভাবছিলাম ভাল কেএনএন ইম্পুটেশন …

14 r  k-nearest-neighbour  data-imputation 

নিকটবর্তী প্রতিবেশী সেরা ভবিষ্যদ্বাণীকারী এই ধারণা নিয়ে আমার ডেটাসেট রয়েছে। দ্বি-মুখী গ্রেডিয়েন্টের কেবলমাত্র নিখুঁত উদাহরণ- মনে করুন আমাদের কাছে এমন কয়েকটি ঘটনা রয়েছে যেখানে কয়েকটি মূল্যবোধ অনুপস্থিত, আমরা প্রতিবেশী এবং প্রবণতার ভিত্তিতে সহজেই অনুমান করতে পারি। আর-তে সম্পর্কিত ডেটা ম্যাট্রিক্স (ওয়ার্কআউটের জন্য ডামি উদাহরণ): miss.mat <- matrix (c(5:11, 6:10, NA,12, …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

কালম্যান ফিল্টারগুলি কীভাবে টাইম সিরিজের ডেটা হারিয়ে যাওয়া মানগুলিকে বোঝাতে ব্যবহৃত হতে পারে তাতে আমি আগ্রহী। টানা কিছু সময় পয়েন্ট অনুপস্থিত থাকলে এটিও কি কার্যকর? আমি এই বিষয়টিতে খুব বেশি খুঁজে পাচ্ছি না। কোন ব্যাখ্যা, মন্তব্য এবং লিঙ্ক স্বাগত এবং প্রশংসা করা হয়!

12 data-imputation  kalman-filter 

সম্প্রতি আমি এক্সজিবিস্ট আলগোরিদিম পর্যালোচনা করেছি এবং আমি লক্ষ্য করেছি যে এই অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের পর্যায়ে অনুপস্থিত ডেটা (অভিশংসনের প্রয়োজন ছাড়াই) পরিচালনা করতে পারে। আমি ভাবছিলাম যে এক্সজি বুস্ট যখন নতুন পর্যবেক্ষণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা হয় বা অনুপস্থিত ডেটা গণনার প্রয়োজন হয় তখন কি অনুপস্থিত ডেটা (অভিশংসনের প্রয়োজন ছাড়াই) …

12 machine-learning  missing-data  data-imputation  xgboost 

আমার অবস্থা: ছোট নমুনার আকার: 116 বাইনারি ফলাফল পরিবর্তনশীল ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের দীর্ঘ তালিকা: 44 ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীলগুলি আমার মাথার শীর্ষ থেকে আসে নি; তাদের পছন্দ সাহিত্যের উপর ভিত্তি করে ছিল। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে নমুনা এবং বেশিরভাগ ভেরিয়েবলের মান অনুপস্থিত missing বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের পন্থা বেছে নেওয়া হয়েছে: লাসো আর এর গ্ল্যামনেট প্যাকেজটি আমাকে …

11 r  spss  lasso  data-imputation 

আমি ভাবছি যে কেউ যদি অনুপস্থিত তথ্যের সাথে মামলার জন্য কেবল আলাদা মডেল তৈরি করার চেয়ে অনুপস্থিত ডেটার জন্য অনুদান কেন ভাল তবে যদি কিছুটা অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পারে। বিশেষত [জেনারালাইজড] লিনিয়ার মডেলগুলির ক্ষেত্রে (আমি সম্ভবত দেখতে পাই না লিনিয়ার ক্ষেত্রে জিনিসগুলি ভিন্ন) ধরুন আমাদের কাছে মৌলিক রৈখিক মডেল রয়েছে: …

10 regression  missing-data  data-imputation