Вопросы с тегом «standardization»

В какой-то литературе я читал, что необходимо стандартизировать регрессию с несколькими объясняющими переменными, если они в разных единицах. (Стандартизация заключается в вычитании среднего значения и делении на стандартное отклонение.) В каких других случаях мне нужно стандартизировать мои данные? Существуют ли случаи, когда мне следует центрировать только мои данные (т.е. без …

281 multiple-regression  standardization  centering 

На работе мы обсуждали это, так как мой начальник никогда не слышал о нормализации. В линейной алгебре нормализация, по-видимому, относится к делению вектора на его длину. И в статистике стандартизация, по-видимому, относится к вычитанию среднего значения, которое затем делится на его SD. Но они кажутся взаимозаменяемыми и с другими возможностями. …

118 descriptive-statistics  normalization  standardization 

В каких обстоятельствах вы хотите или не хотите масштабировать или стандартизировать переменную до подбора модели? И каковы преимущества / недостатки масштабирования переменной?

57 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

Обычной хорошей практикой в ​​машинном обучении является нормализация характеристик или стандартизация данных переменных предиктора, вот и все, центрируйте данные, вычитая среднее значение, и нормализуйте его, деля на дисперсию (или стандартное отклонение тоже). Для самодостаточности и, насколько я понимаю, мы делаем это для достижения двух основных целей: Избегайте сверхмалых весов модели …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling 

Преобразовываю ли я все свои данные или сгибы (если применяется CV) одновременно? например (allData - mean(allData)) / sd(allData) Преобразовать ли наборы поездов и наборы тестов отдельно? например (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Или я преобразую поездный набор и использую вычисления на тестовом наборе? например (trainData …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

Мой вопрос заключается в том, нужно ли нам стандартизировать набор данных, чтобы убедиться, что все переменные имеют одинаковую шкалу, между [0,1], до подбора логистической регрессии. Формула: 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)} В моем наборе данных есть 2 переменные, они описывают одно и то же для двух каналов, но громкость отличается. Скажем, это количество посещений …

39 regression  logistic  standardization 

У меня есть 2 простых вопроса о линейной регрессии: Когда рекомендуется стандартизировать объясняющие переменные? Как только можно выполнить оценку с использованием стандартизированных значений, как можно прогнозировать с помощью новых значений (как следует стандартизировать новые значения)? Некоторые ссылки будут полезны.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Для LASSO (и других процедур выбора модели) важно изменить масштаб предикторов. Общая рекомендация я следую просто использовать 0, 1 среднее стандартное отклонение нормализации для непрерывных переменных. Но что тут делать с чайниками? Например, некоторые прикладные примеры из той же (отличной) летней школы, которую я связал с масштабированием непрерывных переменных, должны …

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

Я прочитал три основные причины стандартизации переменных, прежде чем что-то вроде Lassoрегрессии: 1) Интерпретируемость коэффициентов. 2) Возможность ранжировать важность коэффициента по относительной величине оценок коэффициента после усадки. 3) Нет необходимости перехватывать. Но меня интересует самый важный момент. Есть ли у нас основания полагать, что стандартизация улучшит обобщение модели вне выборки? …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

Разве в стандартизации дисперсия известна, а в студенчестве она неизвестна и поэтому оценивается? Спасибо.

21 standardization 

У меня есть вопрос, в котором он просит проверить, нормализовано ли равномерное распределение ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ). С одной стороны, что означает для любого распределения быть нормализованным? И второе: как нам проверить, нормализовано ли распределение? Я понимаю, вычисляя X−meansdX−meansd \frac{X-\text{mean}}{\text{sd}} мы получаем нормализованныеданные, но здесь мы просим проверить,нормализованолираспределение.

18 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

Эй, ребята, я нашел одну или две статьи, в которых используется регрессия гребня (для данных о баскетболе). Мне всегда говорили стандартизировать мои переменные, если я запускал регрессию гребня, но мне просто сказали сделать это, потому что гребень был масштабным вариантом (регрессия гребня не была действительно частью нашего курса, поэтому наш …

17 regression  standardization 

В общем, я стандартизирую свои независимые переменные в регрессиях, чтобы правильно сравнить коэффициенты (таким образом, они имеют одинаковые единицы: стандартные отклонения). Однако с панельными / продольными данными я не уверен, как мне следует стандартизировать мои данные, особенно если я оцениваю иерархическую модель. Чтобы понять, почему это может быть потенциальной проблемой, …

16 r  regression  standardization 

Рассмотрим линейную регрессию с некоторой регуляризацией: например, найдите который минимизируетxИксx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Обычно столбцы A стандартизированы, чтобы иметь нулевое среднее и единичную норму, тогда как центрируется, чтобы иметь нулевое среднее. Я хочу убедиться в правильности моего понимания причины стандартизации и центрирования.bbb Обнуляя значения столбцов и , мы больше не нуждаемся …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

Мои входные переменные имеют разные размеры. Некоторые переменные являются десятичными, а некоторые - сотнями. Необходимо ли центрировать (вычитать среднее) или масштабировать (делить на стандартное отклонение) эти входные переменные, чтобы сделать данные безразмерными при использовании случайного леса?

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering