Perguntas com a marcação «model»

O capítulo 2.4 da ESL parece classificar a regressão linear como "baseada em modelo", porque assume , enquanto nenhuma aproximação semelhante é declarada para os vizinhos k-mais próximos. Mas os dois métodos não fazem suposições sobre ?f( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf( X )f(x)f(x) Mais tarde, na …

10 machine-learning  model  k-nearest-neighbour 

Eu tenho um conjunto de dados com três variáveis, onde todas as variáveis ​​são quantitativas. Vamos chamá-lo de , e . Estou ajustando um modelo de regressão em uma perspectiva bayesiana via MCMC comx 1 x 2yyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Fiz uma análise exploratória e o gráfico de dispersão de sugere que um …

9 bayesian  feature-selection  model-selection  model  credible-interval 

Oi eu estou lutando para entender Ref.df na tela de saída em R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * O que significa e é necessário incluir esse termo para apresentar os resultados do GAM em …

9 model  gam  degrees-of-freedom 

Estou analisando se a abundância está relacionada ao tamanho. O tamanho é (é claro) contínuo, no entanto, a abundância é registrada em uma escala tal que A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

Oi, eu estou estudando técnicas de regressão. Meus dados têm 15 recursos e 60 milhões de exemplos (tarefa de regressão). Quando tentei muitas técnicas conhecidas de regressão (árvore com aumento de gradiente, regressão em árvore de decisão, AdaBoostRegressor etc.), a regressão linear teve um ótimo desempenho. Pontuação quase melhor entre …

9 regression  modeling  deep-learning  model  cart 

Estou tentando ajustar uma função de decaimento exponencial aos valores y que se tornam negativos em valores x altos, mas não consigo configurar minha nlsfunção corretamente. Alvo Estou interessado na inclinação da função decay ( acordo com algumas fontes ). Como obtenho essa inclinação não é importante, mas o modelo …

9 r  model  exponential 

Deixe uma função que, dada alguma hipótese retorne o erro de generalização para esse fixo .E( H )E(h)\mathcal{E(h)}hhhhhh Eu estava lendo algumas notas sobre seleção de modelo e erro de generalização e dizia: "Se tivéssemos acesso a , também não haveria problema de seleção de modelos. Simplesmente selecionaríamos os largas …

8 machine-learning  model 

Digamos, por exemplo, que temos um modelo de regressão logística que gera a probabilidade de um paciente desenvolver uma doença específica com base em muitas covariáveis. Podemos ter uma idéia da magnitude e direção do efeito de cada covariável em geral, examinando os coeficientes do modelo e considerando a mudança …

8 logistic  regression-coefficients  model 

Eu li que o quadrado-R é inválido para modelos não lineares, porque o relacionamento que SSR + SSE = SSTotal não mantém mais. Alguém pode explicar por que isso é verdade? SSR e SSE são apenas as normas ao quadrado dos vetores de regressão e residuais, cujos componentes são e …

8 least-squares  model  r-squared  nonlinear 

Meu professor de econometria usou o termo "identificado" na aula. Estamos considerando processos de geração de dados no formato que é uma variável aleatória e é um termo de erro aleatório. Nossas linhas de regressão assumem a forma deY=β0 0+β1 1X+ UY=β0+β1X+UY = \beta_0 + \beta_1 X + UXXXvocêUUY=β0 0^+β1 …

7 regression  econometrics  model  identifiability