প্রশ্ন ট্যাগ «missing-data»

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা না করার তাত্ত্বিক কারণগুলি কী কী? গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন, রিগ্রেশন ট্রিগুলি অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করে। র্যান্ডম ফরেস্ট কেন তা করে না?

42 random-forest  missing-data  gbm 

আমি এই কাগজটি উল্লেখ করি : হেইস জেআর, গ্রোনার জেআই। "ট্রমা রেজিস্ট্রি ডেটা থেকে আঘাতের তীব্রতার উপর গাড়ির আসন এবং সিট বেল্ট ব্যবহারের প্রভাব পরীক্ষা করার জন্য একাধিক অনুমান এবং প্রবণতা স্কোর ব্যবহার করা হচ্ছে।" জে পেডিয়াট্রিক সার্জ। 2008 মে; 43 (5): 924-7। এই সমীক্ষায়, 15 টি সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি অর্জন …

34 missing-data  propensity-scores 

আমার একটি ডেটাসেট আছে প্রচুর মূল্যবোধ নেই। কিছু কলামের জন্য, অনুপস্থিত মান -৯৯৯ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছিল, তবে অন্যান্য কলামগুলিতে, অনুপস্থিত মানটিকে 'এনএ' হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছিল। কেন আমরা অনুপস্থিত মানটি প্রতিস্থাপন করতে -999 ব্যবহার করব?

32 missing-data 

আমি ম্যাট্রিক্স এ এর ​​প্রতিটি কলামের বিরুদ্ধে একটি ভেক্টর বিকে পুনরায় চাপিয়ে দিতে চাই, যদি কোনও অনুপস্থিত তথ্য না পাওয়া যায় তবে এটি তুচ্ছ, তবে যদি ম্যাট্রিক্স এ-তে অনুপস্থিত মান রয়েছে, তবে এ এর ​​বিরুদ্ধে আমার প্রতিরোধকে কেবল সারি অন্তর্ভুক্ত করতে বাধ্য করা হবে যেখানে সমস্ত মান উপস্থিত থাকে (ডিফল্ট …

32 r  missing-data  linear-model 

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 । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

আমি এর প্যারামিটার টিউনিং ক্ষমতা এবং ইউনিফর্ম ইন্টারফেসের জন্য ক্যারেটকে অনেক বেশি পছন্দ করি তবে আমি লক্ষ্য করেছি যে এটি প্রয়োগ করা "নগ্ন" মডেলটি এনএকে অনুমতি দেয় এমনকি এমনকি এটির জন্য সর্বদা সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি (যেমন এনএ ছাড়া হয়) প্রয়োজন। এটি খুব বিরক্তিকর, এটি সম্পর্কে যে কোনও ব্যক্তিকে শ্রমহীন অভিশংসনের পদ্ধতি …

26 r  missing-data  data-imputation  caret 

আমি পরীক্ষাগারের মানগুলি সহ উচ্চ-মাত্রিক ক্লিনিকাল ডেটা ব্যবহার করে একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল বিকাশের চেষ্টা করছি। 5 কে স্যাম্পল এবং 200 ভেরিয়েবলের সাথে ডেটা স্পেস বিচ্ছিন্ন। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি (আইজি, আরএফ ইত্যাদি) ব্যবহার করে ভেরিয়েবলগুলি র‌্যাঙ্ক করা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল বিকাশের জন্য শীর্ষস্থানীয় বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করার ধারণাটি The বৈশিষ্ট্য নির্বাচন যখন …

25 machine-learning  missing-data 

আমি ইএম অ্যালগরিদমের কয়েকটি ব্যাখ্যা পড়েছি (যেমন বিশপের প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের উপর রজার এবং গেরোমালি ফার্স্ট কোর্স থেকে)। EM এর ব্যয় ঠিক আছে, আমি এটি বুঝতে পারি। আমি এও বুঝতে পারি কেন অ্যালগরিদম কেন কিছুতে আবৃত থাকে: প্রতিটি পদক্ষেপে আমরা ফলাফলটি উন্নত করি এবং সম্ভাবনাটি …

24 missing-data  convergence  expectation-maximization 

দ্রষ্টব্য: আমি আমার প্রাক্তন ছাত্রের কাছ থেকে প্রযুক্তিগত কারণে নিজের পোস্ট দিতে অক্ষম থেকে একটি প্রশ্ন পোস্ট করছি। একটি আইডির নমুনা দেওয়া একটি ডিস্ট্রিবিউশন থেকে পিডিএফ জন্য একটি দরকারী অনুপস্থিত ভেরিয়েবল উপস্থাপনা এবং সেইজন্য কোনও সম্পর্কিত EM (প্রত্যাশা-সর্বাধিকীকরণ) অ্যালগরিদম যা সরাসরি এর পরিবর্তে এর MLE সন্ধান করতে ব্যবহৃত হতে পারে …

24 optimization  missing-data  expectation-maximization  weibull  gumbel 

আমি আর- prcomp()তে একটি পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) সম্পাদন করতে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি However তবে, সেই ফাংশনে একটি বাগ রয়েছে যাতে na.actionপ্যারামিটারটি কাজ করে না। আমি স্ট্যাকওভারফ্লোতে সহায়তা চেয়েছি ; সেখানে দুইজন ব্যবহারকারী NAমূল্যবোধের সাথে আচরণ করার দুটি পৃথক উপায়ে প্রস্তাব করেছিলেন । যাইহোক, উভয় সমাধানের সাথে সমস্যাটি হ'ল যখন …

23 r  pca  missing-data  data-imputation 

গাছগুলি শেখার অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে অনুপস্থিত মানগুলির সাথে মোকাবিলা করতে ব্যবহার করে সেগুলি কী কী? তারা কি অনুপস্থিত নামক কোনও মান ব্যবহার করে স্লটটি কেবল পূর্ণ করে তোলে? ধন্যবাদ।

21 missing-data  cart 

আমার কাছে ফিচার ভেক্টরগুলির একটি বিশাল সেট রয়েছে যা আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটিতে আক্রমণ করার জন্য ব্যবহার করব (পাইথনে সাইকিট শিখার ব্যবহার করে)। অনুমান সম্পর্কে ভাবতে শুরু করার আগে, আমি যদি অনুপস্থিত তথ্য 'এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত' বা এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত থাকে তবে ডেটার বাকী অংশগুলি থেকে তা নির্ধারণের চেষ্টা করতে আগ্রহী। এই …

21 missing-data  randomness 

আমি একাধিক সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি পেতে একাধিক অনুদান ব্যবহার করেছি। আমি একটি প্যারামিটার (একটি এলোমেলো প্রভাব) এর জন্য উত্তর বিতরণ পেতে সম্পূর্ণ ডাটাবেসগুলিতে বায়েসীয় পদ্ধতি ব্যবহার করেছি। এই পরামিতিটির জন্য আমি কীভাবে ফলাফলগুলি একত্রিত / পুল করতে পারি? আরও প্রসঙ্গ: আমার মডেল বিদ্যালয়ের পৃথক ছাত্রদের (ছাত্রদের প্রতি এক পর্যবেক্ষণ) অর্থে শ্রেণিবদ্ধ। …

20 bayesian  mixed-model  missing-data 

স্পার ডেটা এবং অনুপস্থিত ডেটার মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী? এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিংকে প্রভাবিত করে? আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম এবং রিগ্রেশন (সংখ্যাগুলির পূর্বাভাস) ধরণের অ্যালগরিদমের উপর স্পার্স ডেটা এবং অনুপস্থিত ডেটাগুলির কী প্রভাব রয়েছে। আমি এমন একটি পরিস্থিতির কথা বলছি, যেখানে হারানো ডেটার শতাংশ শতাংশ তাৎপর্যপূর্ণ এবং …

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse