প্রশ্ন ট্যাগ «elastic-net»

ইলাস্টিক নেট নিয়মিতকরণ কি সবসময়ই লাসো এবং রিজকে প্রাধান্য দেয় যেহেতু এই পদ্ধতির ত্রুটিগুলি সমাধান করার জন্য মনে হয়? অন্তর্দৃষ্টি কী এবং ইলাস্টিক জালের পিছনে গণিতটি কী?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

রিজ, লাসো এবং ইলাস্টিকনেট নিয়ন্ত্রণের পদ্ধতিগুলি কীভাবে তুলনা করতে পারে? তাদের সম্পর্কিত সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী? যে কোনও ভাল প্রযুক্তিগত কাগজ, বা বক্তৃতা নোট পাশাপাশি প্রশংসা করা হবে।

33 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

আমি প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করতে জিএলএম এবং ইলাস্টিক নেট ব্যবহার করতে চাই + একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন (অর্থাত্, ভবিষ্যদ্বাণী এবং বোঝার উভয়ই তাই তুলনামূলকভাবে কয়েকটি পরামিতি রেখে যাওয়া ভাল)। আউটপুট অবিচ্ছিন্ন হয়। এটি প্রতি ক্ষেত্রে জিন । আমি প্যাকেজটি সম্পর্কে পড়ছি , তবে অনুসরণের পদক্ষেপগুলি সম্পর্কে আমি 100% …

29 r  regularization  glmnet  elastic-net  underdetermined 

আমি বিভিন্ন কোভেরিয়েটসের সাথে এআরএমএক্স মডেলের ফিট করতে পূর্বাভাস প্যাকেজে অটো.রিমা () ফাংশনটি ব্যবহার করি । যাইহোক, আমার প্রায়শই নির্বাচন করতে প্রচুর পরিমাণে ভেরিয়েবল থাকে এবং সাধারণত একটি চূড়ান্ত মডেল থাকে যা সেগুলির একটি সাবসেট নিয়ে কাজ করে। পরিবর্তনশীল নির্বাচনের জন্য অ্যাড-হক কৌশলগুলি আমি পছন্দ করি না কারণ আমি মানব …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net 

মূল ইলাস্টিক নেট পেপার Zou & Hastie (2005) লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য ইলাস্টিক নেট ক্ষতি ফাংশন চালু ইলাস্টিক নেট মাধ্যমে নিয়মিতকরণ এবং পরিবর্তনশীল নির্বাচন (এখানে আমি ধরে নিচ্ছি যে সমস্ত ভেরিয়েবল কেন্দ্রিক এবং ইউনিট বৈকল্পিকের জন্য ছোট আকারে আছে): কিন্তু একে " ইলাস্টিক" বলে। তাদের যুক্তি ছিল যে এটি ডাবল সংকোচনের …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

আমি বুঝতে পারি যে ল্যাম্বডা ইলাস্টিক-নেট রিগ্রেশনটিতে কী ভূমিকা পালন করে। এবং আমি বুঝতে পারি যে কেন একজন ল্যাম্বডা.মিন নির্বাচন করবেন, ল্যাম্বদার মান যা ক্রস বৈধতাযুক্ত ত্রুটি হ্রাস করে। আমার প্রশ্ন হ'ল পরিসংখ্যানের সাহিত্যে কোথায় ল্যাম্বডা .১ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে, এটি লাম্বডার মান যা সিভি ত্রুটিটি এবং একটি …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

কিছু শাস্তি ফাংশন এবং অনুমান ভাল যেমন Lasso (যেমন চর্চিত হয়, L1L1L_1 ) এবং রিজ ( ) এবং কিভাবে এইসব রিগ্রেশনে তুলনা করুন।L2L2L_2 আমি ব্রিজ পেনাল্টি সম্পর্কে পড়ছি, যা the জেনারেলাইজড পেনাল্টি। এটিকে লাসো-এর সাথে তুলনা করুন, যার এবং রিজকে, সাথে তুলনা করুন, যাতে তাদের বিশেষ কেস তৈরি করে।∑∥βj∥γ∑‖βj‖γ\sum \|\beta_{j}\|^{\gamma}γ=1γ=1\gamma …

22 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

ইন্ট্রো: আমার কাছে ক্লাসিকাল "বড় পি, ছোট এন সমস্যা" সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। সম্ভাব্য পূর্বাভাসের সংখ্যা পি = 400 পাওয়া যায় এমন নমুনা এন = 150 পাওয়া যায় । ফলাফলটি একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। আমি সর্বাধিক "গুরুত্বপূর্ণ" বর্ণনাকারী, যাঁরা ফলাফল ব্যাখ্যা করার জন্য এবং তত্ত্ব তৈরিতে সহায়তা করার জন্য সেরা প্রার্থী, …

22 regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net 

আমি 0 থেকে 1 সাল পর্যন্তglmnet গ্রিডের উপরে ল্যাম্বডা মানগুলি নির্বাচন করে আর -তে প্যাকেজটি ব্যবহার করে স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটে একটি ইলাস্টিক-নেট লজিস্টিক রিগ্রেশন করছি My আমার সংক্ষিপ্ত কোডটি নীচে রয়েছে:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", lambda.min.ratio=.001) }) for (i in 1:11) {print(min(elasticnet[[i]]$cvm))} যা প্রতিটি …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

আমি ভবিষ্যদ্বাণী সঙ্কুচিত / নির্বাচনের জন্য ইলাস্টিক নেট পদ্ধতিতে সত্যই আগ্রহী হয়ে উঠছি। এটি খুব শক্তিশালী বলে মনে হচ্ছে। তবে বৈজ্ঞানিক দৃষ্টিকোণ থেকে আমি সহকর্মীরা একবার পেয়ে গেলে কী করণীয় তা ভাল করে জানিনা। আমি কোন প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছি? এটি সেই পরিবর্তনশীল যা ফলাফলটিকে সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত করে এবং এইগুলি …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

প্রশ্ন এই Lasso চক্রান্ত (glmnet) থেকে উপসংহার Lasso মূল্নির্ধারক যে একঘেয়ে নয় সমাধান পাথ প্রমান। এটি হ'ল কিছু কফিশিয়েন্ট সঙ্কুচিত হওয়ার আগেই পরম মানে বৃদ্ধি পায়। আমি এই মডেলগুলিকে বিভিন্ন ধরণের ডেটা সেটগুলিতে প্রয়োগ করেছি এবং "বন্যের মধ্যে" এই আচরণটি কখনও দেখিনি এবং আজ অবধি তারা ধরেই নিয়েছিল যে তারা …

18 lasso  ridge-regression  elastic-net 

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তৈরি করার সময় আমি নিয়মিতকরণের সুবিধাগুলি সম্পর্কে জানি (পক্ষপাতিত্ব বনাম বৈচিত্র, অত্যধিক মানসিক চাপ প্রতিরোধ করা)। তবে, আমি ভাবছি যে নিয়মিতকরণ (লাসো, রিজ, ইলাস্টিক নেট) করাও যদি ভাল ধারণা হয় তবে যখন রিগ্রেশন মডেলের মূল উদ্দেশ্যটি সহগের উপর নির্ভর করে (যা দেখে ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ)। আমি মানুষের চিন্তাভাবনা …

18 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

এটি সুপরিচিত যে l2l2l^2 পেনাল্টির সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন সহগের আগে কোনও গাউসিয়ানকে দেওয়া এমএপি অনুমানের সন্ধানের সমতুল্য। একইভাবে, l1l1l^1 পেনাল্টি ব্যবহার পূর্বের হিসাবে ল্যাপ্লেস বিতরণ ব্যবহারের সমতুল্য। l1l1l^1 এবং l2l2l^2 নিয়মিতকরণের কিছু ভারী সমন্বয় ব্যবহার করা অস্বাভাবিক নয় । আমরা কি বলতে পারি যে এটি সহগের উপর কিছু পূর্ব বিতরণের …

17 regression  bayesian  regularization  prior  elastic-net 

আমি অটোমোবাইলের শ্রেণিবদ্ধ বিজ্ঞাপন সাইটগুলিতে উপলব্ধ দাম এবং বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে অটোমোবাইলের দাম সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সেরা মডেলটি সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। এর জন্য আমি সাইকিট-লার্ন লাইব্রেরি এবং পাইব্রাইন এবং নিউরোলব থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির বেশ কয়েকটি মডেল ব্যবহার করেছি। আমি এখন পর্যন্ত যে পদ্ধতির ব্যবহার করেছি তা হ'ল …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

আমার 150 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং এগুলির মধ্যে অনেকগুলি একে অপরের সাথে অত্যন্ত সংযুক্ত। আমার লক্ষ্যটি হল একটি বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের মান পূর্বাভাস দেওয়া, যার পরিসীমা 1-8 । আমার নমুনার আকার 550 এবং আমি 10-ভাঁজ ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করছি । এএফএআইআইকি, নিয়মিতকরণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে (লাসো, ইলাস্টিক নেট এবং রিজ) বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্পর্কের …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net