Statistiques et Big Data lars

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Quel problème les méthodes de rétrécissement résolvent-elles?

La saison des vacances m'a donné l'occasion de m'installer près du feu avec Les éléments d'apprentissage statistique . Venant d’une perspective économétrique (fréquentiste), j’ai du mal à comprendre les utilisations de méthodes de réduction telles que la régression de crête, le lasso et la régression du moindre angle (LAR). En …

61 lasso ridge-regression shrinkage lars

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Utilisation de LASSO à partir du paquetage lars (ou glmnet) en R pour la sélection de variables

Désolé si cette question pose un peu de base. Je cherche à utiliser la sélection de variables LASSO pour un modèle de régression linéaire multiple dans R. J'ai 15 prédicteurs, dont l'un est catégorique (cela posera-t-il un problème?). Après avoir réglé mes et j'utilise les commandes suivantes:xxxyyy model = lars(x, …

39 feature-selection lasso glmnet lars

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Avantages de faire du «double lasso» ou de faire du lasso deux fois?

J'ai entendu une fois une méthode d'utilisation du lasso deux fois (comme un double-lasso) où vous effectuez le lasso sur l'ensemble de variables d'origine, par exemple S1, obtenez un ensemble clairsemé appelé S2, puis exécutez à nouveau le lasso sur l'ensemble S2 pour obtenir l'ensemble S3 . Y a-t-il un …

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LASSO / LARS vs méthode générale à spécifique (GETS)

Je me demandais pourquoi les méthodes de sélection des modèles LASSO et LARS sont si populaires même si elles ne sont fondamentalement que des variations de la sélection pas à pas (et souffrent donc de la dépendance du chemin)? De même, pourquoi les méthodes GETS (General to Specific) pour la …

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Définition exacte de la mesure de déviance dans le package glmnet, avec validation croisée?

Pour ma recherche actuelle, j'utilise la méthode Lasso via le package glmnet dans R sur une variable dépendante binomiale. Dans glmnet, le lambda optimal est trouvé par validation croisée et les modèles résultants peuvent être comparés à diverses mesures, par exemple erreur de classification erronée ou déviance. Ma question: comment …

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R - Régression Lasso - Lambda différente par régresseur

Je veux faire ce qui suit: 1) Régression OLS (pas de terme de pénalisation) pour obtenir les coefficients bêta ; représente les variables utilisées pour régresser. Je le fais enb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Régression au lasso avec un terme de pénalisation, les critères …

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Paramètre de régularisation LASSO de l'algorithme LARS

Dans leur article fondateur «Least Angle Regression» , Efron et al décrivent une modification simple de l'algorithme LARS qui permet de calculer des chemins de régularisation LASSO complets. J'ai implémenté cette variante avec succès et trace généralement le chemin de sortie en fonction du nombre d'étapes (itérations successives de l'algorithme …

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