Questions marquées «penalized»

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LASSO avec des termes d'interaction - est-ce correct si les effets principaux sont réduits à zéro?
La régression LASSO réduit les coefficients vers zéro, permettant ainsi une sélection efficace du modèle. Je crois que dans mes données, il existe des interactions significatives entre les covariables nominales et continues. Cependant, les «principaux effets» du vrai modèle ne sont pas nécessairement significatifs (non nuls). Bien sûr, je ne …
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KKT versus formulation non contrainte de régression au lasso
La régression pénalisée L1 (alias lasso) est présentée en deux formulations. Soit les deux fonctions objectives Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1.Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1. Q_1 = \frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 \\ Q_2 =\frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 + \lambda ||\beta||_1. Alors les deux formulations différentes sont argminβQ1argminβQ1 \text{argmin}_\beta \; Q_1 sous réserve de ||β||1≤t,||β||1≤t, ||\beta||_1 \leq t, et, de façon …
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Quelle est la plage typique de valeurs possibles pour le paramètre de rétrécissement dans la régression pénalisée?
En régression lasso ou crête, il faut spécifier un paramètre de rétrécissement, souvent appelé par ou α . Cette valeur est souvent choisie par validation croisée en vérifiant un tas de valeurs différentes sur les données d'entraînement et en voyant celle qui donne le meilleur, par exemple R 2 sur …
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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
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