«regression» 태그된 질문

SVM 및 SVR에 대한 기본 사항을 알고 있지만 여전히 여백을 최대화하는 하이퍼 플레인을 찾는 문제가 SVR에 어떻게 부합하는지 알 수 없습니다. 둘째, SVR에서 허용 오차로 사용 된 에 대한 내용을 읽었습니다 . 무슨 뜻이에요?ϵϵ\epsilon 셋째, SVM과 SVR에 사용 된 의사 결정 기능 매개 변수간에 차이가 있습니까?

11 regression  machine-learning  svm 

의사 결정 트리와 관련하여 예측 값이 교육 데이터 범위를 벗어날 수 있습니까? 예를 들어, 대상 변수의 학습 데이터 세트 범위가 0-100 인 경우 모델을 생성하고 다른 것으로 적용 할 때 내 값은 -5 일 수 있습니까? 또는 150? 의사 결정 트리 회귀에 대한 나의 이해는 여전히 규칙 기반입니다-왼쪽 / 오른쪽 …

11 regression  predictive-models  random-forest  cart 

여러 대상이있는 데이터를 처리 할 수있는 기술에 대한 리소스 (책, 강의 노트 등)를 찾고 있습니다 (예 : 3 개의 종속 변수 : 2 개의 이산 및 1 개의 연속). 누구든지 이것에 대한 자원 / 지식이 있습니까? 신경망을 사용할 수 있다는 것을 알고 있습니다.

11 regression  machine-learning  predictive-models  references 

회귀에 가우시안 프로세스 (GP)를 사용하고 있습니다. 내 문제에서 두 개 이상의 데이터 포인트 가 상대적으로 길이에 상대적으로 가깝습니다. 문제의 규모. 또한 관측에 소음이 심할 수 있습니다. 계산 속도를 높이고 측정 정확도를 높이려면 더 큰 길이의 예측에 관심이있는 한 서로 가까운 지점의 클러스터를 병합 / 통합하는 것이 자연스러워 보입니다.x⃗ (1),x⃗ (2),…x→(1),x→(2),…\vec{x}^{(1)},\vec{x}^{(2)},\ldots …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

저의 학급, 학부 또는 대학원에서 그 용어에 대해 들어 보지 못했다고 고백해야합니다. 로지스틱 회귀 분석이 베이지안이라는 것은 무엇을 의미합니까? 다음과 비슷한 정규 물류에서 베이지안 물류로의 전환에 대한 설명을 찾고 있습니다. 이것은 선형 회귀 모델의 방정식입니다 : .E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... + \beta_nx_n 이것은 로지스틱 회귀 모델 식이다 …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013) 의 저서 'R의 통계 학습에 대한 통계 학습 소개' 에서 Ridge Regression / Lasso에 대한 LAB 섹션 §6.6을 살펴 보겠습니다 . 보다 구체적으로, scikit-learn Ridge모델을 R 패키지 'ISLR'의 'Hitters'데이터 세트에 적용하려고합니다 . R 코드에 표시된 것과 동일한 기능 세트를 작성했습니다. 그러나 glmnet()모델 의 결과에 가까이 …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

연속적인 비율 (예 : 측량 사분면에서의 비례 식생 덮개 또는 활동에 종사하는 시간의 비율)을 모델링 할 때, 로지스틱 회귀는 부적절한 것으로 간주됩니다 (예 : Warton & Hui (2011) 아크 사인은 비사 인적입니다 : 생태학에서의 비율 분석 ). 오히려 로짓 변환 후 비율 또는 베타 회귀 후의 OLS 회귀가 더 적합합니다. …

11 r  regression  logistic 

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 

SAS에서 포아송 회귀 분석을 수행 한 결과 자유 도로 나눈 Pearson 카이 제곱 값이 약 5 인 것으로 나타났습니다. 이는 상당한과 분산을 나타냅니다. 그래서, 나는 proc genmod를 가진 음 이항 모델에 적합하고 Pearson 카이 제곱 값을 자유 도로 나눈 값은 0.80이라는 것을 알았습니다. 이것이 현재 분산되어 있지 않은 것으로 간주됩니까? …

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연구 설계에서 변수를 제어하는 ​​것이 회귀 모델에서 사후 제어를하는 것보다 오류를 줄이는 데 더 효과적이라고 생각합니다. 이 "통제"의 두 가지 사례가 어떻게 다른지 공식적으로 설명해 주시겠습니까? 오류를 줄이고 더 정확한 예측을하는 데 얼마나 효과적입니까?

11 regression  experiment-design  controlling-for-a-variable 

수입 업체가 유통 업체의 고객 네트워크에서 제품 수요를 예측할 수 있도록하는 예측 애플리케이션을 개발 중입니다. 판매량은 수요를 충족시키기에 충분한 재고가있는 한 수요에 대한 대리입니다. 하지만 재고를 0으로 낮추면 (고객이 피하는 데 도움이되는 상황) 목표를 놓친 부분을 많이 알지 못합니다. 고객이 얼마나 많은 판매를했을까요? 충분한 공급이 있었습니까? Sales를 간단한 대상 변수로 …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

올가미 회귀를 수행하려고하는데 다음과 같은 형식이 있습니다. 에서 최소화( Y - X w ) ' ( Y - X w ) + λwww(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 주어지면 2 차 프로그래밍의 도움으로 다음과 같은 형식으로 최적의 를 찾는 것이 좋습니다 .wλλ\lambdawww 따라 에서 를 최소화1xxxX≤B.12x′Qx+c′x12x′Qx+c′x\frac{1}{2} x'Qx + …

11 regression  lasso  quadratic-form 

에 회귀를 맞추고 있습니다. 지수로 변환점 추정값 (및 신뢰 / 예측 간격)을 역행시키는 것이 유효합니까? 이후로 믿지 않지만 다른 사람의 의견을 원했습니다.log(y)log⁡(y)\log(y)E[f(X)]≠f(E[X])E[f(X)]≠f(E[X])E[f(X)] \ne f(E[X]) 아래의 예는 역변환과의 충돌을 보여줍니다 (.239 대 .219). set.seed(123) a=-5 b=2 x=runif(100,0,1) y=exp(a*x+b+rnorm(100,0,.2)) # plot(x,y) ### NLS Fit f <- function(x,a,b) {exp(a*x+b)} fit <- nls(y ~ …

11 regression  back-transformation 

많은 결과가 백분율과 같이 표현되는 연구가 있으며 이러한 결과에 대한 일부 범주 형 변수의 영향을 평가하기 위해 여러 선형 회귀 분석을 사용하고 있습니다. 선형 회귀 분석 결과가 연속 분포라고 가정하기 때문에 이러한 모델을 백분율에 적용하는 방법 론적 문제가 있습니까? 0과 100 사이로 제한됩니까?

11 regression  ratio  percentage 

저는 매월 시계열이 개입되어 있고이 개입이 결과에 미치는 영향을 수량화하고 싶습니다. 나는 시리즈가 다소 짧고 효과가 아직 끝나지 않았다는 것을 알고 있습니다. 자료 cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, 2256L, 2401L, 3253L, 2881L, 2555L, 2585L, 3015L, 2608L, 3676L, 5763L, 4626L, 3848L, 4523L, …

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