প্রশ্ন ট্যাগ «lasso»

বেশ কয়েকটি উত্তরে আমি দেখেছি ক্রসভিলেটেড ব্যবহারকারীরা ওপিকে লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক নেটে প্রাথমিক কাগজপত্র সন্ধান করার পরামর্শ দেয়। উত্তরোত্তর জন্য, লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক নেটগুলিতে সেমিনাল কী কাজ করে?

10 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

যদি আমি একটি নকশা আছে ম্যাট্রিক্স , যেখানে n হল মাত্রা পর্যবেক্ষণ সংখ্যা ঘ জন্য সমাধানে জটিলতা কি β = argmin β 1এক্স। আরn × dX∈Rn×dX\in\mathcal{R}^{n\times d}এনnnঘddলাসো, আর্টএনএবংডি সহ? আমি মনে করি যে উত্তরটি কীভাবেএই প্যারামিটারগুলির সাথেকীভাবেএকটিএলএএসএসও পুনরাবৃত্তির স্কেলকরে তা উল্লেখ করা উচিত, যদি না আপনি অন্যথায় অনুভব করেন তবে …

10 optimization  lasso  regularization  time-complexity 

আমি সম্প্রতি লাসোর (নিয়মিতকরণ) বিষয়ে কয়েকটি পরিসংখ্যানের আলোচনায় এসেছি এবং একটি বিষয় যা অব্যাহত রাখে তা হ'ল লাসো কেন কাজ করে বা কেন এটি এত ভাল কাজ করে তা আমরা সত্যই বুঝতে পারি না। আমি ভাবছি যে এই বিবৃতিটি উল্লেখ করছে। স্পষ্টতই আমি বুঝতে পারি কেন লাসো প্রযুক্তিগতভাবে কাজ করে, …

10 machine-learning  lasso  regularization 

আমি ভাবছি যে কীভাবে আর এ গ্ল্যামনেট ব্যবহার করে কোনও লাসো মডেলকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করতে হবে? বিশেষত, আমি ভাবছি যে যদি বাহ্যিক পরীক্ষার ডেটা সেটের অভাবে আমার লাসো মডেলটি পরীক্ষা করতে আমি ক্রস-বৈধকরণ (বা অন্যান্য অনুরূপ পদ্ধতির) ব্যবহার করি তবে এটি কীভাবে করবেন তা আমি ভাবছি । আমাকে …

10 r  cross-validation  glmnet  lasso 

[একই উত্তর এখানে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল ] আমি এল 1 নিয়মিতকরণ (লসো লজিস্টিক রিগ্রেশন) এর সাথে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল ফিট করেছি এবং আমি তাত্পর্যপূর্ণ জন্য ফিটেড সহগের পরীক্ষা করতে এবং তাদের পি-মান পেতে চাই। আমি জানি ওয়াল্ডের পরীক্ষাগুলি (উদাহরণস্বরূপ) নিয়মিতকরণ ছাড়াই সম্পূর্ণ সহনশীলতায় পৃথক সহগের তাত্পর্য পরীক্ষা করার একটি …

10 logistic  statistical-significance  regression-coefficients  lasso 

আমার মেশিন লার্নিং ক্লাসে, আমরা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদন করতে লাসো রিগ্রেশন কীভাবে খুব ভাল তা সম্পর্কে শিখেছি, যেহেতু এটি নিয়মিতকরণ ব্যবহার করে ।ঠ1ঠ1l_1 আমার প্রশ্ন: লোকেরা সাধারণত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করার জন্য সাধারণত লাসো মডেলটি ব্যবহার করে (এবং তারপরে এই বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি আলাদা মেশিন লার্নিং মডেল হিসাবে ফেলে দিতে পারে), বা …

10 feature-selection  lasso  regression-strategies 

আমি ব্যবহার করে একটি মূল পূর্ণ মডেল থেকে তিনটি হ্রাসপ্রাপ্ত মডেল পেয়েছি এগিয়ে নির্বাচন পশ্চাদপসরণ এল 1 দণ্ডনীয় কৌশল (লাসো) ফরোয়ার্ড সিলেকশন / পশ্চাদপদ বিলোপ ব্যবহার করে প্রাপ্ত মডেলগুলির জন্য, আমি উপলব্ধ CVlmপ্যাকেজে ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটির ক্রস বৈধতাযুক্ত অনুমান পেয়েছি । লাসোর মাধ্যমে নির্বাচিত মডেলের জন্য, আমি ব্যবহার করেছি …

10 cross-validation  model-selection  lasso  stepwise-regression 

আমি ইলাস্টিক নেট সম্পর্কিত এই নিবন্ধটি পড়ছিলাম। তারা বলে যে তারা স্থিতিস্থাপক নেট ব্যবহার করে কারণ আমরা কেবল লাসো ব্যবহার করলে এটি ভবিষ্যতবাণীকারীদের মধ্যে কেবলমাত্র একটি ভবিষ্যদ্বাণীকে বেছে নিয়েছে যা অত্যন্ত সম্পর্কিত corre তবে আমরা যা চাই এটি তা নয়। আমি বোঝাতে চাইছি এটি বহুবিশ্বের সমস্যা থেকে আমাদের বাঁচায় এটি …

10 regression  lasso  elastic-net 

আমি একটি স্বজ্ঞাত উত্তরের সন্ধান করছি কেন একটি জিএলএম লাসো মডেল অত্যন্ত সংযুক্তদের একটি গ্রুপের মধ্যে থেকে একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণীকে নির্বাচন করে এবং কেন এটি সর্বোত্তম উপসেট বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে তা এত আলাদাভাবে করে। তিবশিরানী ১৯৯।-এর চিত্র ২-এ দেখানো লাসোর জ্যামিতি থেকে আমি বিশ্বাস করতে পরিচালিত করেছি যে লাসো আরও …

10 feature-selection  lasso 

আমি আর ব্যবহার করে একটি রৈখিক মডেল ফিট করছি glmnet। আসল (নিয়মিত নয়) মডেলটি ব্যবহার করে লাগানো হয়েছিল lmএবং ধ্রুবক শব্দটি ছিল না (অর্থাত্ এটি ফর্মটিতে ছিল lm(y~0+x1+x2,data))। glmnetভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একটি ম্যাট্রিক্স এবং প্রতিক্রিয়াগুলির একটি ভেক্টর গ্রহণ করে। আমি glmnetডকুমেন্টেশন পড়ছি , এবং ধ্রুবক শব্দটির কোনও উল্লেখ পাই না। সুতরাং, glmnetউত্সের …

10 r  regression  lasso 

আমি অবগত যে রিজ এবং লসো রিগ্রেশন এর বৈশিষ্ট্যগুলিকে মানক করা সাধারণ অনুশীলন, তবে, এই রিগ্রেশন পদ্ধতির জন্য জেড-স্কোর মানককরণের বিকল্প হিসাবে কোনও (0,1) স্কেলের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সাধারণকরণ করা কি আরও কার্যকর হবে?

10 normalization  lasso  standardization  ridge-regression 

অ-নেতিবাচক রিজ রিগ্রেশন কিভাবে করবেন? অ-নেতিবাচক লাসো পাওয়া যায় scikit-learnতবে রিজের জন্য আমি বেতার অ-নেতিবাচকতা প্রয়োগ করতে পারি না এবং প্রকৃতপক্ষে আমি নেতিবাচক সহগগুলি পাচ্ছি। কেউ কি জানো এটা কেন? এছাড়াও, আমি কি নিয়মিত ন্যূনতম স্কোয়ারের ক্ষেত্রে রিজ বাস্তবায়ন করতে পারি? এটিকে অন্য একটি প্রশ্নে নিয়ে যাওয়া হয়েছে: আমি কি …

10 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

আর ফাংশন সিভি.glm (গ্রন্থাগার: বুট) সাধারণ রৈখিক মডেল এবং রিটার্ন ডেল্টার জন্য অনুমান করা কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ পূর্বাভাস ত্রুটি গণনা করে। লাসো রিগ্রেশন (গ্রন্থাগার: গ্ল্যামনেট) এর জন্য এই ফাংশনটি ব্যবহার করা কি বোধগম্য এবং যদি তাই হয় তবে কীভাবে এটি সম্পাদন করা যায়? সেরা টার্নিং প্যারামিটার পেতে গ্ল্যামনেট লাইব্রেরি ক্রস-বৈধতা ব্যবহার …

10 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

পেনালাইজড মডেলগুলি এমন মডেলগুলি অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে পরামিতিগুলির সংখ্যা নমুনার আকারের সমান বা তার চেয়েও বেশি বেশি is শ্রেণিবদ্ধ বা গণনা ডেটার বৃহত স্পার ছকগুলির লগ-লিনিয়ার মডেলগুলিতে এই পরিস্থিতি দেখা দিতে পারে। এই সেটিংগুলিতে প্রায়শই এমন ফ্যাক্টরের স্তরের সংমিশ্রণ করে টেবিলগুলি ধসে ফেলা বাঞ্ছনীয় বা সহায়ক …

10 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

আমার প্রায়শই প্রায় 5000 টি সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্য / সংশ্লেষ এবং বাইনারি প্রতিক্রিয়া সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। ডেটা আমাকে দেওয়া হয়েছিল, আমি তা সংগ্রহ করি নি। আমি মডেলগুলি তৈরি করতে লাসো এবং গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ব্যবহার করি। আমি পুনরাবৃত্তিযুক্ত, নেস্টেড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করি। আমি লাসোর বৃহত্তম (পরম) 40 সহগ এবং গ্রেডিয়েন্ট …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional