Statistiques et Big Data model

4

Pourquoi KNN n'est-il pas «basé sur un modèle»?

Le chapitre 2.4 d' ESL semble classer la régression linéaire comme "basée sur un modèle", car elle suppose , alors qu'aucune approximation similaire n'est indiquée pour les k-voisins les plus proches. Mais les deux méthodes ne font-elles pas d'hypothèses sur ?f ( x )F( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x) …

10 machine-learning model k-nearest-neighbour

3

Sélection du modèle bayésien et intervalle crédible

J'ai un ensemble de données avec trois variables, où toutes les variables sont quantitatives. Appelons-le , et . Je monte un modèle de régression dans une perspective bayésienne via MCMC avecyyyX1X1x_1X2X2x_2rjags J'ai fait une analyse exploratoire et le nuage de points de suggère d'utiliser un terme quadratique. J'ai ensuite monté …

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

1

Modèle additif généralisé: qu'est-ce que ref.df dans la sortie de R?

Salut, j'ai du mal à comprendre Ref.df dans l'écran de sortie dans 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 * Qu'est-ce que cela signifie et est-il nécessaire d'inclure ce terme pour présenter les résultats de l'AMG …

9 model gam degrees-of-freedom

2

Meilleures pratiques lors du traitement continu des données de plage

Je cherche à savoir si l'abondance est liée à la taille. La taille est (bien sûr) continue, cependant, l'abondance est enregistrée sur une échelle telle 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

4

La régression basée sur un arbre peut-elle être pire que la régression linéaire ordinaire?

Salut, j'étudie les techniques de régression. Mes données ont 15 fonctionnalités et 60 millions d'exemples (tâche de régression). Lorsque j'ai essayé de nombreuses techniques de régression connues (arbre boosté par gradient, régression d'arbre de décision, AdaBoostRegressor, etc.), la régression linéaire s'est très bien déroulée. Meilleur score parmi ces algorithmes. Quelle …

9 regression modeling deep-learning model cart

1

Y aurait-il un problème de sélection de modèle si nous avions accès à un oracle qui nous a donné l'erreur de généralisation exacte?

Soit une fonction qui, compte tenu d'une hypothèse renvoie l'erreur de généralisation pour cet fixe .E(h)E(h)\mathcal{E(h)}hhhhhh Je lisais quelques notes sur la sélection du modèle et l'erreur de généralisation et il disait: "Si nous avions accès à , il n'y aurait pas de problème de sélection de modèle non plus. …

8 machine-learning model

1

Contribution de chaque covariable à une seule prédiction dans un modèle de régression logistique

Supposons, par exemple, que nous avons un modèle de régression logistique qui génère la probabilité qu'un patient développe une maladie particulière sur la base de nombreuses covariables. Nous pouvons avoir une idée de l'ampleur et de la direction de l'effet de chaque covariable en général en examinant les coefficients du …

8 logistic regression-coefficients model

Questions marquées «model»