Perguntas com a marcação «lasso»

Um método de regularização para modelos de regressão que reduz os coeficientes em direção a zero, tornando alguns deles iguais a zero. Assim, o laço executa a seleção de recursos.

1
Interpretação de gráficos de rastreio variável do LASSO
Eu sou novo no glmnetpacote e ainda não tenho certeza de como interpretar os resultados. Alguém poderia me ajudar a ler o seguinte gráfico de rastreamento? O gráfico foi obtido executando o seguinte: 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 …


4
A prova de fórmulas equivalentes de regressão de crista
Eu li os livros mais populares da aprendizagem estatística 1- Os elementos da aprendizagem estatística. 2- Uma introdução à aprendizagem estatística . Ambos mencionam que a regressão de crista tem duas fórmulas equivalentes. Existe uma prova matemática compreensível desse resultado? Também passei pelo Cross Validated , mas não consigo encontrar …

4
Seleção de penalidade ideal para o laço
Existem resultados analíticos ou artigos experimentais sobre a escolha ideal do coeficiente do termo de penalidade . Por ótimo , quero dizer um parâmetro que maximiza a probabilidade de selecionar o melhor modelo ou que minimiza a perda esperada. Estou perguntando porque muitas vezes é impraticável escolher o parâmetro por …

1
A regressão logística glmnet pode lidar diretamente com variáveis ​​fatoriais (categóricas) sem precisar de variáveis ​​dummy? [fechadas]
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 3 anos . Estou construindo uma regressão logística em R usando o método LASSO com as funções cv.glmnetpara …

1
Qual é o menor
Defina a estimativa do laço onde a i ^ {th} linha x_i \ in \ mathbb {R} ^ p da matriz de design X \ in \ mathbb {R} ^ {n \ times p} é um vetor de covariáveis ​​para explicar a resposta estocástica y_i (para i = 1, \ …

1
Usando o LASSO em floresta aleatória
Gostaria de criar uma floresta aleatória usando o seguinte processo: Construa uma árvore em amostras aleatórias dos dados e recursos usando o ganho de informações para determinar as divisões Encerre um nó folha se exceder uma profundidade predefinida OU qualquer divisão resultaria em uma contagem de folhas menor que um …



2
Por que a melhor seleção de subconjunto não é preferida em comparação com o laço?
Estou lendo sobre a melhor seleção de subconjunto no livro Elementos do aprendizado estatístico. Se eu tiver 3 preditores x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 , crio 23=823=82^3=8 subconjuntos: Subconjunto sem preditores subconjunto com o preditorx1x1x_1 subconjunto com o preditorx2x2x_2 subconjunto com preditor x3x3x_3 subconjunto com preditores x1,x2x1,x2x_1,x_2 subconjunto com preditores x1,x3x1,x3x_1,x_3 subconjunto com preditores …

1
Solução de formulário fechado para o problema do laço quando a matriz de dados é diagonal
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} Temos o problema: supondo que: \ sum_ {i = 1} ^ nx_ix_i ^ T = \ diag (\ sigma_1 ^ 2, ..., \ sigma_d ^ 2).minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right),∑i=1nxixTi=diag(σ21,...,σ2d).∑i=1nxixiT=diag⁡(σ12,...,σd2).\sum_{i=1}^nx_ix_i^T=\diag(\sigma_1^2,...,\sigma_d^2). Existe uma solução fechada neste caso? Eu tenho isso: (XTX)−1=diag(σ−21,...,σ−2d),(XTX)−1=diag⁡(σ1−2,...,σd−2),(X^TX)^{-1}=\diag\left(\sigma_1^{-2},...,\sigma_d^{-2}\right), e , portanto, acho que a resposta …





Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.