প্রশ্ন ট্যাগ «glmnet»

আমি 30 টি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের সেট থেকে অবিচ্ছিন্ন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী খুঁজে পেতে চাই। আমি আরএস এর গ্ল্যামনেট প্যাকেজে প্রয়োগ হিসাবে লাসো রিগ্রেশন ব্যবহার করছি some এখানে কিছু ডামি কোড রয়েছে: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) x=cbind(x1,x2) # …

40 r  multiple-regression  lasso  glmnet  communication 

দুঃখিত যদি এই প্রশ্নটি কিছুটা মৌলিক জুড়ে আসে। আমি আরে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলের জন্য ল্যাসো ভেরিয়েবল নির্বাচনটি ব্যবহার করতে চাইছি I আমার এবং সেট করার পরে আমি নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি ব্যবহার করব:yএক্সxxYyy model = lars(x, y) coef(model) আমার সমস্যাটি যখন আমি ব্যবহার করি coef(model)। এটি 15 টি সারি সহ একটি …

39 feature-selection  lasso  glmnet  lars 

আমি প্রায় 60 পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল এবং 30 টি পর্যবেক্ষণের সাথে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করার চেষ্টা করছি, তাই নিয়মিত রেজিস্ট্রেশনের জন্য আমি গ্ল্যামনেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি কারণ পি> এন। আমি ডকুমেন্টেশন এবং অন্যান্য প্রশ্নের মধ্য দিয়ে যাচ্ছি তবে আমি এখনও ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারি না, এখানে একটি নমুনা কোড …

36 r  regression  regularization  glmnet 

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 

রিজ রিগ্রেশন অনুমান গণনা করতে আমি গ্ল্যামনেট ব্যবহার করছি। আমি এমন কিছু ফলাফল পেয়েছি যা আমাকে সন্দেহজনক করে তুলেছিল যে গ্ল্যামনেট সত্যই আমার মনে হয় যা এটি করে। এটি যাচাই করার জন্য আমি একটি সাধারণ আর স্ক্রিপ্ট লিখেছিলাম যেখানে আমি সমাধানের মাধ্যমে রিজ রিগ্রেশন এবং গ্ল্যামনেটের একটির ফলাফলের সাথে তুলনা …

28 r  ridge-regression  glmnet 

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 

লাসো রিগ্রেশন সহগের সংখ্যাগুলি শূন্যের দিকে সঙ্কুচিত করে, এভাবে কার্যকরভাবে মডেল নির্বাচন সরবরাহ করে। আমি বিশ্বাস করি যে আমার ডেটাতে নামমাত্র এবং অবিচ্ছিন্ন সহকারীদের মধ্যে অর্থপূর্ণ মিথস্ক্রিয়া রয়েছে। অগত্যা, তবে সত্যিকারের মডেলটির 'মূল প্রভাবগুলি' অর্থবহ (শূন্য নয়)। সত্যিকারের মডেলটি অজানা বলে অবশ্যই আমি এটি জানি না। আমার উদ্দেশ্যগুলি হ'ল প্রকৃত …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized 

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 

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 

আর caretপ্যাকেজটি কি উভয় alphaএবং মডেলের lambdaজন্য ক্রস-বৈধ glmnet? এই কোড চালানো, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl = Control) প্রশিক্ষণের লগটি …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

ডিভিডি হিসাবে ডিভিটি mtcarsসেট করে ডেভিড আলফা (১, সুতরাং লাসো) সহ গ্ল্যামনেটের প্লটটি mpgভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবল হিসাবে অন্য হিসাবে সেট করা হয় । glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) আমরা কি বিভিন্ন ভেরিয়েবল সংক্রান্ত এই চক্রান্ত থেকে এই উপসংহারে আসতে পারি, বিশেষ করে am, cylএবং wt(লাল, কালো এবং হালকা নীল লাইন)? একটি প্রতিবেদন প্রকাশের জন্য …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

আমি নির্দিষ্ট ডেটা সেটে ইনফরমেশন তৈরির জন্য ক্যারেটটি ব্যবহার করতে আগ্রহী। নিম্নলিখিতগুলি করা কি সম্ভব: আমি ক্যারেটে প্রশিক্ষিত একটি গ্ল্যামনেট মডেলের সহগ উত্পাদন করি। আমি অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের কারণে গ্ল্যামনেটটি ব্যবহার করতে চাই কারণ আমি বিশ্বাস করি না যে গ্ল্যামের এটি রয়েছে? আরওসি মেট্রিক ছাড়াও কি এমন কোনও মেট্রিক আছে …

19 caret  glmnet 

আমি বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করার জন্য এবং বাইনারি টার্গেটের সাথে একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল ফিটিংয়ের পদ্ধতি হিসাবে লাসোটি ব্যবহার করে দেখছি। নিয়মিত লজিস্টিক রিগ্রেশন সহ পদ্ধতিটি ব্যবহার করার জন্য আমি নীচে কিছু কোড খেলছিলাম। আমার প্রশ্ন হ'ল আমি "উল্লেখযোগ্য" ভেরিয়েবলগুলির একটি গ্রুপ পাচ্ছি তবে আমি কি প্রতিটিটির তুলনামূলক গুরুত্ব অনুমান করার জন্য …

18 logistic  importance  glmnet 

আমি cv.glmnetভবিষ্যদ্বাণীকারীদের খুঁজতে ব্যবহার করছি । আমি যে সেটআপটি ব্যবহার করি তা নিম্নরূপ: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients") choicePred<-rownames(results)[which(results !=0)] নিশ্চিত ফলাফল গঠনকর আমি হয় set.seed(1)। ফলাফল অত্যন্ত পরিবর্তনশীল। ফলাফলগুলি কতটা পরিবর্তনশীল তা দেখতে আমি একই কোডটি 100 চালিয়েছি। 98/100 রান একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা নির্বাচিত ছিল (কখনও কখনও কেবল এটি নিজস্ব); …

18 r  cross-validation  feature-selection  glmnet 

প্রথমত, এমন একটি প্রশ্ন পোস্ট করার জন্য ক্ষমা চাওয়া যা ইতিমধ্যে এখানে , এখানে , এখানে , এখানে , এখানে দীর্ঘ আলোচনা করা হয়েছে, এবং একটি পুরানো বিষয় পুনরায় গরম করার জন্য। আমি জানি @ ডিক্রানমারসুপিয়াল পোস্ট এবং জার্নাল পেপারগুলিতে এই বিষয়টি সম্পর্কে দীর্ঘমেয়াদে লিখেছেন, তবে আমি এখনও বিভ্রান্ত হয়েছি, …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter