প্রশ্ন ট্যাগ «lasso»

এই পোস্টটি এটিকে অনুসরণ করে : ত্রিভুজটিতে ধ্রুবক যুক্ত করে কেন রিজ অনুমানটি ওএলএসের চেয়ে ভাল হয়? এখানে আমার প্রশ্ন: আমি যতদূর জানি, রিজ নিয়মিতকরণ একটি ell_2 -norm (ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব) ব্যবহার করে। তবে কেন আমরা এই আদর্শের বর্গ ব্যবহার করব? ( ৩ এর সরাসরি প্রয়োগের ফলে বিটার স্কোয়ারের যোগফলের বর্গমূলের …

12 lasso  regularization  ridge-regression 

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 লাসো এবং রিজ উভয়ের সাথেই একটি রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছি (0-5 এর মধ্যে একটি পৃথক ফলাফলের পরিবর্তনশীল ভবিষ্যদ্বাণী করতে)। মডেলটি চালানোর আগে, আমি বৈশিষ্ট্যটি সেটটি 250 থেকে 25 এ হ্রাস করার SelectKBestপদ্ধতি ব্যবহার করি । প্রাথমিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ছাড়া লাসো এবং রিজ উভয়ই যথাযথ স্কোরকে কমিয়ে দেয় [যা ছোট নমুনার …

11 regression  predictive-models  feature-selection  lasso  ridge-regression 

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 

আমি লসো রিগ্রেশন সম্পাদন করার চেষ্টা করছি, যার নিম্নলিখিত রূপ রয়েছে: ছোট করুন মধ্যেwww(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 একটি , আমাকে চতুর্ভুজ প্রোগ্রামিংয়ের সাহায্যে অনুকূল সন্ধান করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল , যা নিম্নলিখিত ফর্মটি গ্রহণ করে:ডাব্লুλλ\lambdawww ছোট করুন মধ্যে , এর বিষয়1xxxএx≤বি।12x′Qx+c′x12x′Qx+c′x\frac{1}{2} x'Qx + c'xAx≤b.Ax≤b.Ax \le b. …

11 regression  lasso  quadratic-form 

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 

পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানসমূহের (হাসিটি, তিবশ্রানী ও ফ্রেডম্যান) অধ্যায় 3 পড়ার পরে, আমি ভাবলাম যে এই প্রশ্নটির শিরোনামে উদ্ধৃত বিখ্যাত সংকোচনের পদ্ধতিগুলি কোনও সমবায় কাঠামো প্রদত্ত, সম্ভবত হ্রাস করা সম্ভব (সম্ভবত আরও সাধারণ) করা সম্ভব কিনা? ) পরিমাণ (y⃗ −Xβ⃗ )TV−1(y⃗ −Xβ⃗ )+λf(β), (1)(y→−Xβ→)TV−1(y→−Xβ→)+λf(β), (1)(\vec{y}-X\vec{\beta})^TV^{-1}(\vec{y}-X\vec{\beta})+\lambda f(\beta),\ \ \ (1) স্বাভাবিকের পরিবর্তে …

11 lasso  ridge-regression 

আমি যখন আমার ল্যাম্বদা ক্রস-বৈধতার মাধ্যমে নির্ধারণ করি তখন সমস্ত সহগ শূন্য হয়। তবে আমার কাছে সাহিত্যের কিছু ইঙ্গিত রয়েছে যে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে কিছু অবশ্যই ফলাফলটিকে প্রভাবিত করে। ল্যাম্বডাকে ইচ্ছামত বেছে নেওয়া কি জঞ্জাল যাতে একজনের ইচ্ছা মতো ততটুকু স্প্ররিস থাকে? আমি কোনও কক্স মডেলের জন্য 135 এর মধ্যে শীর্ষ …

11 lasso 

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 । গত বছর বন্ধ ছিল । কোন উন্মুক্ত উত্স বাস্তবায়ন - যে কোনও ভাষায় - লসো নিয়মিতকরণের জন্য লর্ডো নিয়মিতকরণের পথগুলি সমন্বিত বংশোদ্ভূত দ্বারা …

11 regression  lasso  regularization 

যদি β∗=argminβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1β∗=argminβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1\beta^*=\mathrm{arg\,min}_{\beta} \|y-X\beta\|^2_2+\lambda\|\beta\|_1 , ক্যান ∥β∗∥2‖β∗‖2\|\beta^*\|_2 বৃদ্ধি করতে পারে λλ\lambda বাড়ে? আমি মনে করি এটি সম্ভব। যদিও ∥β∗∥1‖β∗‖1\|\beta^*\|_1 বাড়ে না যখন λλ\lambda বৃদ্ধি (আমার প্রমাণ ), ∥β∗∥2‖β∗‖2\|\beta^*\|_2 বৃদ্ধি করতে পারেন। নীচের চিত্রটি একটি সম্ভাবনা দেখায়। যখন λλ\lambda বেড়ে যায়, যদি β∗β∗\beta^* ভ্রমনের (সুসংগত) থেকে PPP থেকে QQQ , তারপর ∥β∗∥2‖β∗‖2\|\beta^*\|_2 …

11 lasso 

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 উচ্চ-মাত্রিক ডেটা সেটগুলি দিয়ে মাল্টিভারিয়েট বিশ্লেষণে এখন পর্যন্ত যা বুঝলাম তার সংক্ষিপ্ত করার চেষ্টা করছি এবং আমি এখনও নরম-প্রান্তিকের বনাম লাসো (বা ) সঠিক সংজ্ঞা অর্জনের মাধ্যমে সংগ্রাম করছি ।L1L1L_1 আরও স্পষ্টভাবে, আমি জিনোমিক ডেটা সহ 2-ব্লক ডেটা স্ট্রাকচার বিশ্লেষণ করতে স্পার্স পিএলএস রিগ্রেশন ব্যবহার করেছি ( একক নিউক্লিওটাইড …

11 multivariate-analysis  lasso  feature-selection  genetics 

লাসো রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার বোঝা হ'ল যে ক্ষুদ্রতরকরণ সমস্যা সমাধানের জন্য রিগ্রেশন সহগগুলি নির্বাচন করা হয়েছে: minβ∥y−Xβ∥22 s.t.∥β∥1≤tminβ‖y−Xβ‖22 s.t.‖β‖1≤t\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 \ \\s.t. \|\beta\|_1 \leq t অনুশীলনে সমস্যাটি সমাধানের জন্য ল্যাগরেঞ্জ গুণক ব্যবহার করে এটি করা হয় minβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1minβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 মধ্যে সম্পর্ক কি …

10 optimization  lasso  regularization  lagrange-multipliers