«standardization» 태그된 질문

일부 문헌에서는 다른 단위로 여러 설명 변수가있는 회귀를 표준화해야한다고 읽었습니다. (표준화는 평균을 빼고 표준 편차로 나누는 것으로 구성됩니다.) 어떤 경우에 데이터를 표준화해야합니까? 데이터를 중앙에만 배치해야하는 경우가 있습니까 (예 : 표준 편차로 나눔)

281 multiple-regression  standardization  centering 

직장 상사가 정규화에 대해 들어 본 적이 없으므로 직장에서 이것을 논의했습니다. 선형 대수에서 정규화는 벡터를 길이로 나누는 것으로 나타납니다. 통계에서 표준화는 평균을 빼고 SD로 나눈 것을 말합니다. 그러나 그들은 다른 가능성과도 상호 교환 가능한 것처럼 보입니다. 어떤 종류의 범용 점수를 만들 때 , 다른 수단과 다른 SD를 가진 가지 다른 …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

어떤 상황에서 모형 적합 전에 변수를 스케일하거나 표준화하지 않겠습니까? 그리고 변수 스케일링의 장단점은 무엇입니까?

56 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

머신 러닝의 일반적인 모범 사례는 예측 변수의 특징 정규화 또는 데이터 표준화를 수행하는 것입니다. 즉, 평균을 빼고 데이터를 중심에두고 분산 (또는 표준 편차도)으로 나누어 정규화하는 것입니다. 자립과 이해를 위해 두 가지 주요 목표를 달성하기 위해이 작업을 수행합니다. 수치 적 안정성을 위해 작은 모델 중량을 피하십시오. 컨쥬 게이트 그라디언트 (Conjugate Gradient)와 …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

모든 데이터 또는 접기 (CV가 적용된 경우)를 동시에 변환합니까? 예 : (allData - mean(allData)) / sd(allData) trainset과 testset을 개별적으로 변환합니까? 예 : (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) 아니면 trainset을 변환하고 testset에서 계산을 사용합니까? 예 : (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(trainData)) / sd(trainData) …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

제 질문은 로지스틱 회귀를 맞추기 전에 모든 변수가 [0,1] 사이에서 동일한 척도를 갖도록 데이터 세트를 표준화해야한다는 것입니다. 공식은 다음과 같습니다. xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} 내 데이터 세트에는 2 개의 변수가 있으며 두 채널에 대해 동일한 것을 설명하지만 볼륨이 다릅니다. 두 상점의 고객 방문 횟수라고 가정하면 여기에서 고객의 구매 여부가 결정됩니다. 고객은 구매하기 전에 …

39 regression  logistic  standardization 

선형 회귀에 대한 두 가지 간단한 질문이 있습니다. 설명 변수를 표준화하는 것이 언제 권장됩니까? 일단 표준화 된 값으로 평가를 수행하면 새로운 값으로 어떻게 예측할 수 있습니까 (새로운 값을 어떻게 표준화해야합니까)? 일부 참조가 도움이 될 것입니다.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

LASSO (및 다른 모델 선택 절차)의 경우 예측 변수를 재조정하는 것이 중요합니다. 일반 추천 I 추적은 연속 변수의 0 평균, 1 개 표준 편차의 정상화를 사용하는 것입니다. 그러나 인형과 어떤 관련이 있습니까? 예를 들어 , 동일한 (우수한) 여름 학교의 일부 적용 예 는 연속 변수를 0과 1 사이로 조정하지만 (이상치에는 …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

Lasso회귀 와 같은 전에 변수를 표준화 해야하는 세 가지 주요 이유를 읽었습니다 . 1) 계수의 해석 성. 2) 수축 후 계수 추정치의 상대적 크기에 따라 계수 중요도를 평가하는 기능. 3) 가로 채지 않아도됩니다. 그러나 가장 중요한 점이 궁금합니다. 표준화가 모형의 표본 일반화를 향상시킬 것이라고 생각할만한 이유가 있습니까? 또한 모델에 인터셉트가 …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

표준화에서 분산이 알려져있는 반면, 학생 화에서는 알려지지 않았으므로 추정 되었습니까? 고맙습니다.

21 standardization 

균일 분포 ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) )가 정규화 되는지 여부를 묻는 질문 이 있습니다. 우선, 분포가 정규화되었다는 것은 무엇을 의미합니까? 둘째, 분포가 정규화되는지 여부를 확인하는 방법은 무엇입니까? 나는 X 를 계산함으로써 이해한다 - 평균X−meansdX−meansd \frac{X-\text{mean}}{\text{sd}} 정규화 된데이터를 얻지만 여기서는분포가 정규화되었는지 여부를 묻습니다.

18 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

이봐, 난 능선 회귀를 사용하는 하나 또는 두 개의 논문을 찾았습니다 (농구 데이터). 능선 회귀 분석을 실행하면 항상 변수를 표준화하라는 지시를 받았지만, 능선은 척도 변형이기 때문에 간단하게 지시를 받았습니다. 내가 읽은이 논문은 변수를 표준화하지 않았기 때문에 조금 놀랍습니다. 그들은 또한 교차 검증을 통해 큰 람다 값 (2000-4000 수준)으로 끝났으며 이는 …

17 regression  standardization 

일반적으로 계수를 올바르게 비교하기 위해 회귀 분석에서 독립 변수를 표준화합니다 (이렇게하면 동일한 단위 (표준 편차)를 갖습니다). 그러나 패널 / 세로 데이터를 사용하면 특히 계층 적 모델을 추정 할 때 데이터를 어떻게 표준화해야하는지 잘 모르겠습니다. 그것이 잠재적 인 문제가 될 수있는 이유를 보려면, 개인이 t = 1 , … , T …

16 r  regression  standardization 

일부 정규화와 선형 회귀를 고려 : 예 찾기 것을 최소화 | | A x − b | | 2 + λ | | x | | 1xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 일반적으로 A의 열은 평균이 0이고 단위 규범을 갖도록 표준화되고 는 평균이 0이되도록 중앙에 배치됩니다. 표준화 및 센터링 사유에 대한 나의 이해가 …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

입력 변수의 크기가 다릅니다. 일부 변수는 소수이고 일부 변수는 수백입니다. 임의 포리스트를 사용할 때 데이터를 차원이 없게 만들려면 이러한 입력 변수를 중앙 (빼기) 또는 스케일 (표준 편차로 나눔)로 설정해야합니까?

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering