«lars» 태그된 질문

연말 연시에는 통계 학습의 요소 (Elements of Statistical Learning)로 불 옆에서 몸을 구부릴 수있는 기회가 주어졌습니다 . (자주 주의적) 계량 경제학 관점에서 볼 때, 능선 회귀, 올가미 및 최소 각도 회귀 (LAR)와 같은 수축 방법의 사용을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 일반적으로 매개 변수 추정 자체에 편견이 있거나 최소한 일관성을 …

61 lasso  ridge-regression  shrinkage  lars 

이 질문에 약간의 기초가 있다면 미안합니다. R의 다중 선형 회귀 모델에 LASSO 변수 선택을 사용하려고합니다. 15 개의 예측 변수가 있는데 그중 하나는 범주 형입니다 (문제를 일으킬 수 있습니까?). 내 와 설정 한 후 다음 명령을 사용합니다.y엑스xx와이yy model = lars(x, y) coef(model) 내 문제는 내가 사용할 때 coef(model)입니다. 이렇게하면 매 15 …

39 feature-selection  lasso  glmnet  lars 

한 번은 올가미를 두 번 사용하는 방법을 들었습니다 (이중 올가미와 같이). 여기서 S1과 같은 원래 변수 세트에서 올가미를 수행하고 S2라는 스파 스 세트를 얻은 다음 세트 S2에서 올가미를 다시 수행하여 세트 S3을 얻습니다. . 이에 대한 방법 론적 용어가 있습니까? 또한 올가미를 두 번 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

26 regression  lasso  regularization  shrinkage  lars 

왜 LASSO 및 LARS 모델 선택 방법이 기본적으로 단계별 순방향 선택의 변형이지만 경로 의존성을 겪을지라도 왜 그렇게 인기가 있는지 궁금합니다. 마찬가지로, 단계 선택 회귀 문제를 겪지 않기 때문에 LARS / LASSO보다 더 나은 모델 선택을위한 GETS (General to Specific) 방법이 왜 대부분 무시 되는가? (GETS에 대한 기본 참조 : http://www.federalreserve.gov/pubs/ifdp/2005/838/ifdp838.pdf- …

15 feature-selection  model-selection  lasso  stepwise-regression  lars 

현재 reseach의 경우 이항 종속 변수에 대해 R의 glmnet 패키지를 통해 Lasso 방법을 사용하고 있습니다. glmnet에서 최적의 람다는 교차 검증을 통해 발견되며 결과 모델은 다양한 분류법 (예 : 오 분류 오류 또는 편차)과 비교할 수 있습니다. 내 질문 : 이탈은 glmnet에서 정확히 어떻게 정의됩니까? 어떻게 계산 되나요? (Friedman 등의 해당 …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

나는 다음을하고 싶다 : 1) 베타 계수를 얻기위한 OLS 회귀 (벌칙 없음) b∗jbj∗b_{j}^{*} ; jjj 는 회귀에 사용되는 변수를 나타냅니다. 나는 이것을한다 lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) 벌칙 용어를 사용한 올가미 회귀 선택 기준은 다음과 같이 주어진 베이지안 정보 기준 (BIC)이어야합니다. λj=log(T)T|b∗j|λj=log⁡(T)T|bj∗|\lambda _{j} = \frac{\log …

11 r  regression  glmnet  lars