প্রশ্ন ট্যাগ «glmnet»

আমি glmnetপ্যাকেজে নতুন এবং ফলাফলগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তা সম্পর্কে আমি এখনও নিশ্চিত নই। কেউ দয়া করে আমাকে নীচের ট্রেস প্লটটি পড়তে সহায়তা করতে পারেন? নিম্নলিখিতটি চালিয়ে গ্রাফটি প্রাপ্ত হয়েছিল: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

আমি আর-তে প্যাকেজ sklearnব্যবহার করে লজিস্টিক রিগ্রেশন লাইব্রেরি থেকে ফলাফলগুলি নকল করার চেষ্টা করছি glmnet। থেকে sklearnপণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ ডকুমেন্টেশন , এটা L2 শাস্তির অধীনে খরচ ফাংশন কমানোর জন্য চেষ্টা করছে minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiডাব্লু + সি ) )+1)minw,c12wTw+ +সিΣআমি=1এনলগ⁡(মেপুঃ⁡(-Yআমি(এক্সআমিটিW+ +গ))+ +1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) এর ভিগনেটগুলি থেকে glmnet, …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 3 বছর আগে বন্ধ । আমি লসো পদ্ধতিটি ব্যবহার cv.glmnetকরে lambdaএবং glmnetচূড়ান্ত মডেলটি নির্বাচন করার জন্য ফাংশনগুলির সাথে আর এ লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

আমি glmnetআর এর মধ্যে প্যাকেজটি ব্যবহার করে কিছু ডেটা মডেল করার চেষ্টা করছি Let's আসুন বলি আমার কাছে নিম্নলিখিত ডেটা রয়েছে training_x <- data.frame(variable1 = c(1, 2, 3, 2, 3), variable2 = c(1, 2, 3, 4, 5)) y <- c(1, 2, 3, 4, 5) (এটি একটি সরলীকরণ; আমার ডেটা আরও …

13 r  glmnet 

পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানগুলির সারণি 18.1 একটি 14 শ্রেণীর ডেটা সেটটিতে বেশ কয়েকটি শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্সের সংক্ষিপ্তসার করেছে। আমি মাল্টিক্লাস শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার জন্য লাসো এবং ইলাস্টিক নেট এর সাথে একটি নতুন অ্যালগরিদম তুলনা করছি। ব্যবহার glmnetসংস্করণ 1.5.3 (রাঃ 2.13.0) আমি বিন্দু 7. পুনর্গঠন করা সক্ষম নই ( MULTINOMIAL -penalized) টেবিল, যেখানে ব্যবহার …

13 classification  lasso  glmnet 

লাসো এবং অভিযোজিত লাসো দুটি ভিন্ন জিনিস, তাই না? (আমার কাছে, জরিমানাগুলি অন্যরকম দেখায়, তবে আমি কেবল কিছু মিস করছি কিনা তা যাচাই করে দেখছি)) আপনি যখন সাধারণত স্থিতিস্থাপক নেট সম্পর্কে কথা বলেন, বিশেষ ক্ষেত্রে লাসো বা অভিযোজক লাসো? আপনি আলফা = 1 বাছাই করে কোনটি গ্ল্যামনেট প্যাকেজটি করে? অভিযোজিত …

12 lasso  glmnet  elastic-net  oracle 

আমি জিডব্লিউএসে লাসো রিগ্রেশন এর জন্য "গ্ল্যামনেট" ব্যবহার করছি। কিছু বৈকল্পিক এবং ব্যক্তির মানগুলি অনুপস্থিত রয়েছে এবং মনে হয় যে গ্ল্যামনেট অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করতে পারে না। এটির জন্য কি কোন সমাধান আছে? বা এমন কি অন্যান্য প্যাকেজ রয়েছে যা লাসো রিগ্রেশন-এ হারিয়ে যাওয়া মানগুলি পরিচালনা করতে পারে? আমার স্ক্রিপ্ট …

12 missing-data  lasso  glmnet 

আমার বর্তমান পুনর্বিবেচনার জন্য আমি একটি দ্বিপদী নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের আর-তে গ্ল্যামনেট প্যাকেজের মাধ্যমে লাসো পদ্ধতিটি ব্যবহার করছি। গ্ল্যামনেটে সর্বোত্তম ল্যাম্বডাকে ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমে পাওয়া যায় এবং ফলস্বরূপ মডেলগুলি বিভিন্ন ব্যবস্থার সাথে তুলনা করা যায়, উদাহরণস্বরূপ ভুল শ্রেণিবদ্ধকরণ ত্রুটি বা বিচ্যুতি। আমার প্রশ্ন: গ্ল্যামনেটে ডিভ্যান্স ঠিক কীভাবে সংজ্ঞায়িত হয়? কিভাবে এটি গণনা …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

আমি ধারাবাহিক ফলাফলের সাথে লাসো ব্যবহার করে কিছু প্রার্থী ভবিষ্যদ্বাণীদের মডেল নির্বাচন করার চেষ্টা করছি। লক্ষ্যটি হল সেরা পূর্বাভাসের পারফরম্যান্স সহ অনুকূল মডেল নির্বাচন করা, যা সাধারণত ল্যাসো থেকে টিউনিং পরামিতিগুলির সমাধানের পথ অর্জনের পরে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণের মাধ্যমে করা যেতে পারে। এখানে সমস্যাটি হ'ল ডেটাটি একটি জটিল মাল্টি-স্টেজ জরিপ …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

ElasticNetপাইথনে এবং glmnetআর একই ডাটা সেটে সাইকিট-লার্নের সাথে একটি ইলাস্টিক নেট মডেল লাগানো কিনা তা যাচাই করে দেখার চেষ্টা করেছেন ? আমি প্যারামিটারগুলির অনেকগুলি সংমিশ্রণ নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে যাচ্ছি (যেহেতু দুটি ফাংশন ডিফল্ট মানগুলির সাথে তারা তর্কিত স্থানে পৃথক হয়) এবং ডেটা স্কেলিং করে, তবে কিছুই দুটি ভাষার মধ্যে একই …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

আমি নিম্নলিখিতটি করতে চাই: 1) বিটা ওলস রিগ্রেশন (কোনও দণ্ডের শর্ত নেই) ; হ'ল রিগ্রাস করার জন্য ব্যবহৃত ভেরিয়েবলগুলি। আমি এটি দ্বারা জেখ*ঞbj∗b_{j}^{*}ঞjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) ২) দন্ডের মেয়াদ সহ লাসো রিগ্রেশন, নির্বাচনের মানদণ্ড বায়েশিয়ান ইনফরমেশন মাপদণ্ড (বিআইসি) হইবে, প্রদত্ত λঞ= লগ( টি)টি| খ*ঞ|λj=log⁡(T)T|bj∗|\lambda …

11 r  regression  glmnet  lars 

নিম্নলিখিত সমস্যা: আমি গ্ল্যামনেট () ব্যবহার করে একটি (বা আরও) শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের সাথে একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে চাই। তবে, আউটপুট গ্ল্যামনেট আমাকে দেয় তা আমি বুঝতে পারি না। ঠিক আছে, প্রথমে দুটি সম্পর্কিত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল উত্পন্ন করা যাক: ডেটা তৈরি করুন p <- 2 #number variables mu <- …

11 categorical-data  multinomial  glmnet 

আমি ম্যানুয়ালি একটি নির্দিষ্ট ঠিক করতে চাই, , তারপরে রাখার পরে অন্য সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকের সাথে সহগের ফিট করুন ।β 1 = 1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 আমি কীভাবে আর ব্যবহার করে এটি অর্জন করতে পারি? আমি বিশেষত glmnetযদি সম্ভব হয় তবে লাসো ( ) এর সাথে কাজ করতে চাই । বিকল্পভাবে, আমি …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

আমি আরজি তে রিজ রিগ্রেশন ব্যবহার করে রিগ্রেশন মডেলের সেরা পরিবর্তনশীল সমাধান খুঁজতে কিছু তথ্য প্রয়োগ করেছি data আমি ব্যবহার করেছি lm.ridgeএবং glmnet(কখন alpha=0) তবে ফলাফলগুলি খুব আলাদা especially বিশেষত যখন lambda=0। মনে করুন যে উভয় প্যারামিটারের অনুমানকারীরই একই মান। তো, এখানে সমস্যা কী? শুভেচ্ছান্তে

11 r  regression  ridge-regression  glmnet