Вопросы с тегом «regression»

У меня есть бинарная модель логистической регрессии с псевдо R-квадратом Макфаддена 0,192 с зависимой переменной, называемой платежом (1 = оплата и 0 = нет оплаты). Какова интерпретация этого псевдо R-квадрата? Является ли это относительным сравнением для вложенных моделей (например, модель с 6 переменными имеет псевдо R-квадрат Макфаддена 0,192, тогда как …

29 regression  self-study  logistic 

Я пытаюсь использовать scikit-learn для полиномиальной регрессии. Из того, что я прочитал, полиномиальная регрессия является частным случаем линейной регрессии. Я прыгал, что, возможно, одна из обобщенных линейных моделей Scikit может быть параметризована для соответствия полиномам более высокого порядка, но я не вижу возможности сделать это. Мне удалось использовать опорный вектор-регрессор …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Мы можем использовать lm()для прогнозирования значения, но нам все еще нужно уравнение формулы результата в некоторых случаях. Например, добавьте уравнение к графикам.

29 r  regression  lm 

Я принимал участие в конкурсе по машинному обучению, где они использовали RMSLE (среднеквадратичная логарифмическая ошибка) для оценки производительности, прогнозирующей цену продажи категории оборудования. Проблема в том, что я не уверен, как интерпретировать успех моего конечного результата. Например , если я достиг RMSLE из я мог поднять его экспоненциальную мощность и …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Я прохожу курс машинного обучения в Стэнфорде на Coursera. В главе о логистической регрессии функция затрат выглядит следующим образом: Затем он получен здесь: Я попытался получить производную функции стоимости, но я получил что-то совершенно другое. Как получается производная? Какие промежуточные шаги?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

Проблема лассо имеет решение в закрытой форме: \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ text {LS}} _ j) (| \ beta_j ^ {\ text {LS }} | - \ alpha) ^ + если X имеет ортонормированные столбцы. Это было показано в этой теме: …

28 regression  lasso  regularization 

При подборе регрессионной модели, что произойдет, если предположения о выходных данных не будут выполнены, а именно Что произойдет, если остатки не будут гомоскедастичными? Если остатки показывают растущий или убывающий паттерн на графике Остатки против Приспособленного. Что произойдет, если остатки не распределены нормально и не пройдут тест Шапиро-Уилка? Критерий нормальности по …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

В качестве примера рассмотрим ChickWeightнабор данных в R. Разница, очевидно, со временем увеличивается, поэтому, если я использую простую линейную регрессию, например: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Мои вопросы: Какие аспекты модели будут сомнительными? Проблемы ограничены экстраполяцией вне Timeдиапазона? Насколько толерантна линейная регрессия к нарушению этого предположения (т. Е. Насколько …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Я нашел формулу для псевдо в книге Расширение линейной модели с помощью R, Джулиан Дж. Фарауэй (стр. 59).R2R2R^2 1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Это общая формула для псевдо R2R2R^2 для GLM?

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Как вы выбираете модель из разных моделей, выбранных разными методами (например, выбор вперед или назад)? И что такое экономная модель?

28 regression  model-selection 

Я только что просмотрел эту замечательную книгу: « Прикладной многомерный статистический анализ» Джонсона и Вихерна . Ирония в том, что я до сих пор не могу понять мотивацию использования многомерных (регрессионных) моделей вместо отдельных одномерных (регрессионных) моделей. Я просмотрел статьи 1 и 2 stats.statexchange , в которых объясняется (а) различие …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

У меня есть вопрос, связанный с множественной регрессией и взаимодействием, навеянный этой веткой резюме: термин взаимодействия, использующий центрированные переменные иерархический регрессионный анализ? Какие переменные мы должны центрировать? При проверке эффекта модерации я центрирую свои независимые переменные и умножаю центрированные переменные, чтобы вычислить срок моего взаимодействия. Затем я запускаю свой регрессионный …

28 regression  interaction  centering 

Я хотел бы понять, почему в рамках модели OLS RSS (остаточная сумма квадратов) распределяется ( - это число параметров в модели, - количество наблюдений).χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Я прошу прощения за то, что задал такой простой вопрос, но мне кажется, что я не могу найти ответ онлайн (или в моих, более ориентированных …

28 regression  distributions  least-squares