Le papier net élastique original Zou & Hastie (2005) Régularisation et sélection des variables via le filet élastique introduit la fonction de perte nette élastique pour la régression linéaire (ici, je suppose que toutes les variables sont centrées et mises à l'échelle de la variance unitaire): mais appelé "filet élastique …
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
Je lisais le lien suivant sur la régression non linéaire SAS non linéaire . Ma compréhension de la lecture de la première section "Régression non linéaire vs régression linéaire" était que l'équation ci-dessous est en fait une régression linéaire, est-ce exact? Si oui, pourquoi? y=b1x3+b2x2+b3x+cy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + b_2x^2 + …
Peut-être que cette question est naïve, mais: Si la régression linéaire est étroitement liée au coefficient de corrélation de Pearson, existe-t-il des techniques de régression étroitement liées aux coefficients de corrélation de Kendall et Spearman?
Je réfléchis à la discussion autour de cette question et en particulier au commentaire de Frank Harrell selon lequel l'estimation de la variance dans un modèle réduit (c'est-à-dire à partir duquel un certain nombre de variables explicatives ont été testées et rejetées) devrait utiliser les degrés de liberté généralisés de …
Cette question a été migrée à partir de Mathematics Stack Exchange car il est possible d'y répondre sur la validation croisée. Migré il y a 8 ans . Lorsque j'effectue une régression linéaire dans certains logiciels (par exemple Mathematica), j'obtiens des valeurs de p associées aux paramètres individuels du modèle. …
J'ai lu dans un certain nombre de références que l'estimation de Lasso pour le vecteur de paramètre de régression est équivalente au mode postérieur de dans lequel la distribution antérieure pour chaque est une distribution exponentielle double (également connue sous le nom de distribution de Laplace).BBBBBBBiBiB_i J'ai essayé de le …
J'ai terminé le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng il y a environ un an et j'écris maintenant mon exploration des mathématiques au lycée sur le fonctionnement de la régression logistique et des techniques pour optimiser les performances. Une de ces techniques est bien sûr la régularisation. L'objectif de la régularisation …
J'essaie de résoudre la tâche de régression. J'ai découvert que 3 modèles fonctionnent parfaitement pour différents sous-ensembles de données: LassoLARS, SVR et Gradient Tree Boosting. J'ai remarqué que lorsque je fais des prédictions en utilisant tous ces 3 modèles, puis que je fais un tableau de la «sortie réelle» et …
J'essaie de comprendre un article sur la prévision de la charge électrique, mais je me bats avec les concepts à l'intérieur, en particulier le modèle SARIMAX . Ce modèle est utilisé pour prédire la charge et utilise de nombreux concepts statistiques que je ne comprends pas (je suis un étudiant …
Disons que nous voulons faire une régression pour simple en f = x * yutilisant un réseau de neurones profond standard. Je me souviens qu'il y a des reseraches qui disent que NN avec une couche cachée peut apoximer n'importe quelle fonction, mais j'ai essayé et sans normalisation NN n'a …
Quelle est la distribution du coefficient de détermination, ou R au carré, , en régression multiple univariée linéaire sous l'hypothèse nulle ?R 2 R2R^2H 0 : β = 0H0:β=0H_0:\beta=0 Comment cela dépend-il du nombre de prédicteurs et du nombre d'échantillons ? Existe-t-il une expression de forme fermée pour le mode …
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 …
J'essaie d'effectuer une régression multiple dans R. Cependant, ma variable dépendante a le tracé suivant: Voici une matrice de nuage de points avec toutes mes variables ( WARest la variable dépendante): Je sais que je dois effectuer une transformation sur cette variable (et éventuellement les variables indépendantes?) Mais je ne …
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