পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য stepwise-regression

8

স্বয়ংক্রিয় মডেল নির্বাচনের জন্য অ্যালগরিদম

আমি স্বয়ংক্রিয় মডেল নির্বাচনের জন্য একটি অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করতে চাই। আমি স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশন করার কথা ভাবছি তবে যা কিছু করবে তা (যদিও এটি লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলির উপর ভিত্তি করে থাকতে হবে)। আমার সমস্যাটি হ'ল আমি কোনও পদ্ধতি বা একটি ওপেন সোর্স বাস্তবায়ন (আমি জাভা জাগ্রত করছি) সন্ধান করতে অক্ষম। আমার যে …

193 references feature-selection model-selection aic stepwise-regression

5

পদক্ষেপের প্রতিরোধের আধুনিক, সহজেই ব্যবহৃত বিকল্পগুলি কী কী?

আমার প্রায় 30 টি স্বাধীন ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে এবং তাদের এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কটি অনুসন্ধান করার জন্য একটি জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) তৈরি করতে চাই। আমি সচেতন যে এই পরিস্থিতির জন্য আমাকে যে পদ্ধতিটি শিখানো হয়েছিল, ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে …

76 regression generalized-linear-model model-selection stepwise-regression

5

অনেকগুলি স্বাধীন ভেরিয়েবলের মধ্যে উল্লেখযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণীকারী সনাক্ত করা te

দুটি অ-ওভারল্যাপিং জনসংখ্যার ডেটাসেটে (রোগী এবং স্বাস্থ্যকর, মোট ) আমি ক্রমাগত নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য ( স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে) উল্লেখযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী খুঁজে পেতে চাই । ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে সম্পর্ক রয়েছে। ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে কোনও নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল "বাস্তবতার সাথে" সম্পর্কিত (নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের যথাসম্ভব যথাযথ ভবিষ্যদ্বাণী করার চেয়ে) এর সাথে সম্পর্কিত কিনা তা অনুসন্ধানে আমি …

31 regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined

2

ধাপে ধাপে নির্বাচন করার পরে কেন পি-মানগুলি বিভ্রান্ত করছে?

আসুন উদাহরণস্বরূপ একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করি। আমি শুনেছি, ডেটা মাইনিংয়ে, এআইসির মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে একটি ধাপে ধাপে নির্বাচন করার পরে, প্রতিটি সত্যিকারের রিগ্রেশন সহগ শূন্য হ'ল নাল অনুমানটি পরীক্ষা করার জন্য পি-ভ্যালুগুলি অনুসন্ধান করা বিভ্রান্তিকর। আমি শুনেছি যে মডেলটিতে থাকা সমস্ত ভেরিয়েবলগুলির পরিবর্তে শূন্যের চেয়ে সত্যিকারের রিগ্রেশন …

28 multiple-regression predictive-models data-mining stepwise-regression

3

এআইসি বা পি-মান: মডেল নির্বাচনের জন্য কোনটি বেছে নেবে?

আমি এই আর জিনিসটিতে একেবারে নতুন তবে কোন মডেলটি নির্বাচন করব তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই। আমি সর্বনিম্ন AIC এর উপর ভিত্তি করে প্রতিটি ভেরিয়েবল নির্বাচন করে একটি ধাপে এগিয়ে ফরোয়ার্ড রিগ্রেশন করেছি । আমি 3 টি মডেল নিয়ে এসেছি যা আমি নিশ্চিত না যেটি "সেরা"। Model 1: Var1 (p=0.03) …

22 model-selection aic stepwise-regression

1

ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ব্যবহারের ফলে হোলাররা

রিগ্রেশন মডেলগুলিতে পদক্ষেপ / ফরোয়ার্ড / পশ্চাদপদ নির্বাচনের সমস্যাগুলি সম্পর্কে আমি ভালভাবে অবগত। গবেষকরা পদ্ধতিগুলি নিন্দা করে এবং আরও ভাল বিকল্পগুলির দিকে ইঙ্গিত করে এমন অসংখ্য ঘটনা রয়েছে। আমি কৌতূহলী ছিলাম যদি এমন কোনও গল্প থাকে যেখানে একটি পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ থাকে: পদক্ষেপের প্রতিরোধ ব্যবহার করেছে; চূড়ান্ত মডেলের উপর ভিত্তি করে …

20 regression stepwise-regression history

2

দণ্ডিত রিগ্রেশন মডেল থেকে আর-স্কোয়ার এবং পরিসংখ্যানিক তাত্পর্য নির্ধারণ করা

আমি একটি ডেটাসেটের জন্য সহগের সঙ্কুচিত প্রাক্কলনগুলি পেতে দন্ডিত আর প্যাকেজটি ব্যবহার করছি যেখানে আমার প্রচুর ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে এবং কোনটি গুরুত্বপূর্ণ তা সম্পর্কে খুব কম জ্ঞান। আমি এল 1 এবং এল 2 টিউনিংয়ের প্যারামিটারগুলি বেছে নেওয়ার পরে এবং আমি আমার গুণাগুণগুলি নিয়ে সন্তুষ্ট হয়েছি, আর-স্কোয়ারের মতো কোনও কিছুর সাথে মডেল …

20 regression lasso stepwise-regression ridge-regression

2

লাসো কি ধাপে ধাপে রিগ্রেশন একই সমস্যায় ভুগছে?

ধাপে ধাপে অ্যালগরিদমিক পরিবর্তনশীল-নির্বাচন পদ্ধতিগুলি এমন মডেলগুলির জন্য বাছাই করে যা প্রতিরোধের মডেলগুলিতে প্রতিটি অনুমানকে কমবেশি বিবেচনা করে ( s এস এবং তাদের এসই, পি- ভ্যালু, এফ পরিসংখ্যান ইত্যাদি), এবং সত্য ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের বাদ দিতে পারে যুক্তিসঙ্গতভাবে পরিপক্ক সিমুলেশন সাহিত্য অনুসারে ভুয়া ভবিষ্যদ্বাণীদের অন্তর্ভুক্ত করুন।ββ\beta ভেরিয়েবল নির্বাচন করার জন্য লাসো কি …

18 regression feature-selection lasso regression-strategies stepwise-regression

1

ধাপে ধাপে এআইসি - এই বিষয়টিকে ঘিরে কি বিতর্ক আছে?

আমি এই সাইটে অগণিত পোস্ট পড়েছি যা পি-ভ্যালু ভিত্তিক, এআইসিসি, বিআইসি ইত্যাদির কোনও ধরণের মানদণ্ড ব্যবহার করে ভেরিয়েবলের ধাপে ধাপে ব্যবহারের বিপরীতে অবিশ্বাস্যরূপে are আমি বুঝতে পারি কেন এই পদ্ধতিগুলি সাধারণ হয়, ভেরিয়েবল নির্বাচনের জন্য যথেষ্ট দুর্বল। gung এর সম্ভবত বিখ্যাত পোস্টে এখানে পরিষ্কারভাবে কেন প্রকাশ করে; শেষ পর্যন্ত আমরা …

17 forecasting predictive-models arima aic stepwise-regression

2

ল্যাসো / লারস বনাম জেনারেল টু সুনির্দিষ্ট (জিইটিএস) পদ্ধতি

আমি ভাবছিলাম, লাসো এবং লারস মডেল নির্বাচনের পদ্ধতিগুলি কেন এত জনপ্রিয় কেন যদিও তারা মূলত ধাপে অগ্রিম নির্বাচনের পরিবর্তনের (এবং এভাবে পথ নির্ভরতা থেকে ভুগছে)? একইভাবে, মডেল নির্বাচনের জন্য জেনারেল টু স্পেসিফিক (জিইটিএস) পদ্ধতিগুলিকে কেন বেশিরভাগ ক্ষেত্রে উপেক্ষা করা হচ্ছে, যদিও তারা ধাপে ধাপে রিগ্রেশন সমস্যায় ভুগছেন না বলে তারা …

15 feature-selection model-selection lasso stepwise-regression lars

2

ধাপে ধাপে রিগ্রেশন কি জনসংখ্যার আর-বর্গের পক্ষপাতদুষ্ট অনুমান সরবরাহ করে?

মনোবিজ্ঞান এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে কমিয়ে আনার ক্ষেত্রে নিযুক্ত থাকে: বাকী ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের দিকে তাকান (প্রথমে কোনও মডেলটিতে নেই) এবং ভবিষ্যদ্বাণীকে সনাক্ত করুন যা সবচেয়ে বড় আর-বর্গ …

14 regression model-selection bias r-squared stepwise-regression

2

সেনে পদে পদে রিগ্রেশন?

মনে করুন আমি একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ করতে চাই। আমার কয়েক হাজার বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং মাত্র কয়েক দশক নমুনা। ডোমেইন জ্ঞান থেকে, আমি বিশ্বাস করি যে বর্গ ট্যাগ সঠিকভাবে মাত্র কয়েক বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার পূর্বাভাস করা যায় একটি ভাল কারণ আছে, কিন্তু আমি কোন ধারণা আছে যা বেশী। আমি আরও চাই যে …

14 regression logistic multiple-comparisons stepwise-regression

2

আর-এ ড্রপ 1 আউটপুটটির ব্যাখ্যা করা

আর-তে, drop1কমান্ডটি কিছু পরিষ্কার করে আউটপুট করে। এই দুটি কমান্ড আপনাকে কিছু আউটপুট পেতে হবে: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") আমার এইরকম দেখাচ্ছে: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(F) <none> …

14 r regression self-study stepwise-regression

5

পদক্ষেপে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং নমুনা

আমি এসপিএসএসে ডেটা সেট করে স্টেপওয়াইজ লজিস্টিক রিগ্রেশন ফিটিং করছি। পদ্ধতিতে, আমি আমার মডেলটিকে প্রায় এলোমেলো উপসেটে ফিট করছি। মোট নমুনার 60%, যা প্রায় 330 টি ক্ষেত্রে। যা আমি আকর্ষণীয় মনে করি তা হ'ল আমি যখনই আমার ডেটা পুনরায় নমুনা করি তখন আমি চূড়ান্ত মডেলটিতে বিভিন্ন পরিবর্তনশীল পপ করে আসছি। …

13 logistic spss stepwise-regression

2

এমন কোনও পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ব্যবহার করা উচিত?

অতীতে বহু বায়োমেডিকাল কাগজপত্রে স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশনকে অতিরিক্ত ব্যবহার করা হয়েছিল তবে এটি এর বিভিন্ন বিষয়গুলির আরও ভাল শিক্ষার সাথে উন্নত হবে বলে মনে হয়। অনেক পুরানো পর্যালোচক অবশ্য এখনও এটি চেয়েছেন। পদক্ষেপের প্রতিরোধের একটি ভূমিকা আছে এবং যদি তা ব্যবহার করা উচিত তবে কী কী পরিস্থিতিতে আছে ?

13 regression multiple-regression feature-selection model-selection stepwise-regression

প্রশ্ন ট্যাগ «stepwise-regression»