Perguntas com a marcação «standardization»

Em alguma literatura, li que uma regressão com múltiplas variáveis ​​explicativas, se em unidades diferentes, precisava ser padronizada. (A padronização consiste em subtrair a média e dividir pelo desvio padrão.) Em quais outros casos eu preciso padronizar meus dados? Existem casos em que eu deveria centralizar apenas meus dados (ou …

281 multiple-regression  standardization  centering 

No trabalho, estávamos discutindo isso, pois meu chefe nunca ouviu falar em normalização. Em Álgebra Linear, Normalização parece se referir à divisão de um vetor por seu comprimento. E, em estatística, a padronização parece se referir à subtração de uma média e depois dividida por seu DP. Mas eles parecem …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

Em que circunstâncias você deseja ou não deseja dimensionar ou padronizar uma variável antes do ajuste do modelo? E quais são as vantagens / desvantagens de escalar uma variável?

57 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

Uma boa prática comum no Machine Learning é apresentar normalização ou padronização de dados das variáveis ​​preditoras, é isso, centralizar os dados subtraindo a média e normalizá-los dividindo pela variação (ou desvio padrão também). Para auto-contenção e para minha compreensão, fazemos isso para alcançar duas coisas principais: Evite pesos de …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Transformo todos os meus dados ou dobras (se o CV for aplicado) ao mesmo tempo? por exemplo (allData - mean(allData)) / sd(allData) Transformo trainset e testset separadamente? por exemplo (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Ou eu transformo o trainset e uso cálculos no testset? por …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

Minha pergunta é: precisamos padronizar o conjunto de dados para garantir que todas as variáveis ​​tenham a mesma escala, entre [0,1], antes de ajustar a regressão logística. A fórmula é: xEu- min ( xEu)max ( xEu) - min ( xEu)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} Meu conjunto de dados tem 2 variáveis, elas descrevem a …

39 regression  logistic  standardization 

Eu tenho 2 perguntas simples sobre regressão linear: Quando é aconselhável padronizar as variáveis ​​explicativas? Uma vez que a estimativa é realizada com valores padronizados, como se pode prever com novos valores (como se deve padronizar os novos valores)? Algumas referências seriam úteis.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Para o LASSO (e outros procedimentos de seleção de modelo), é crucial redimensionar os preditores. A recomendação geral que sigo é simplesmente usar uma média de 0, 1 normalização de desvio padrão para variáveis ​​contínuas. Mas o que há com manequins? Por exemplo, alguns exemplos aplicados da mesma (excelente) escola …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

Eu li três razões principais para padronizar variáveis ​​antes de algo como Lassoregressão: 1) Interpretabilidade dos coeficientes. 2) Capacidade de classificar a importância do coeficiente pela magnitude relativa das estimativas de coeficiente pós-retração. 3) Não há necessidade de interceptação. Mas estou pensando no ponto mais importante. Temos motivos para pensar …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

Será que na padronização a variação é conhecida, enquanto na estudantilização não é conhecida e, portanto, estimada? Obrigado.

21 standardization 

Eu tenho uma pergunta na qual ele pede para verificar se a distribuição Uniform ( ) está normalizada.Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) Por um lado, o que significa que qualquer distribuição seja normalizada? E segundo, como vamos verificar se uma distribuição é normalizada ou não? Entendo que ao calcular obtemos dados normalizados , …

18 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

Ei pessoal, encontrei um ou dois trabalhos que usam regressão de cume (para dados de basquete). Sempre me disseram para padronizar minhas variáveis ​​se eu fizesse uma regressão de crista, mas simplesmente me disseram para fazer isso porque a crista era uma variante de escala (a regressão da crista não …

16 regression  standardization 

Em geral, padronizo minhas variáveis ​​independentes em regressões, a fim de comparar adequadamente os coeficientes (dessa forma, eles têm as mesmas unidades: desvios-padrão). No entanto, com dados longitudinais / em painel, não tenho certeza de como devo padronizar meus dados, especialmente se estimar um modelo hierárquico. Para ver por que …

16 r  regression  standardization 

Considere regressão linear com alguma regularização: por exemplo, encontre que minimize | | A x - b | | 2 + λ | | x |xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Normalmente, as colunas de A são padronizadas para ter média zero e norma de unidade, enquanto é centralizado para ter média zero. …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

Minhas variáveis ​​de entrada têm dimensões diferentes. Algumas variáveis ​​são decimais, enquanto outras são centenas. É essencial centralizar (subtrair média) ou escalar (dividir por desvio padrão) essas variáveis ​​de entrada para tornar os dados sem dimensão ao usar floresta aleatória?

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering