Eu tenho dados com alguns milhares de recursos e desejo fazer a seleção recursiva de recursos (RFE) para remover os não informativos. Eu faço isso com sinal de intercalação e RFE. No entanto, comecei a pensar, se quero obter o melhor ajuste de regressão (floresta aleatória, por exemplo), quando...
Eu tenho dados com um número mínimo de recursos que não mudam e alguns recursos adicionais que podem mudar e ter um grande impacto no resultado. Meu conjunto de dados fica assim: Os recursos são A, B, C (sempre presente) e D, E, F, G, H (às vezes presentes) A = 10, B = 10, C = 10 outcome = 10 A =...
Estou tentando obter uma intuição de por que aumentar o número de recursos pode reduzir o desempenho. Atualmente, estou usando um classificador LDA que apresenta melhor desempenho bivariado entre certos recursos, mas pior ao analisar mais recursos. Minha precisão de classificação é realizada usando...
Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora de tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Eu sou muito novo em R. Estou aprendendo aprendizado de máquina agora. Sinto...
Eu tenho um conjunto de dados que representa 1000 documentos e todas as palavras que aparecem nele. Portanto, as linhas representam os documentos e as colunas representam as palavras. Assim, por exemplo, o valor na célula (i,j)(i,j)(i,j) representa o horário em que a palavra ocorre no documento ....
Existem várias postagens sobre como selecionar recursos. Um dos métodos descreve a importância do recurso com base nas estatísticas t. Em R varImp(model)aplicado no modelo linear com características padronizadas , o valor absoluto da estatística t para cada parâmetro do modelo é usado. Então,...
Então, eu entendo que a seleção de variáveis faz parte da seleção de modelos. Mas em que consiste exatamente a seleção de modelos? É mais do que o seguinte: 1) escolha uma distribuição para o seu modelo 2) escolha variáveis explicativas? Pergunto isso porque estou lendo um artigo Burnham...
No aprendizado por reforço, a aproximação de função linear é freqüentemente usada quando grandes espaços de estado estão presentes. (Quando as tabelas de consulta se tornam inviáveis.) A forma do valor com aproximação da função linear é dada porQ -Q-Q- Q ( s , a ) = w1 1f1 1( s , a ) + w2f2( s ,...
Estou experimentando uma regressão gradual por uma questão de diversidade na minha abordagem ao problema. Então, eu tenho 2 perguntas: Quais são as vantagens da regressão gradual? Quais são seus pontos fortes específicos? O que você acha da abordagem híbrida, na qual você usa a regressão passo a...
Estou tentando resumir o que entendi até agora na análise multivariada penalizada com conjuntos de dados de alta dimensão, e ainda luto para obter uma definição adequada da penalização de limiar suave versus penalização por Lasso (ou ).L1L1L_1 Mais precisamente, usei a regressão PLS esparsa para...
Estou executando um modelo de regressão com Lasso e Ridge (para prever uma variável de resultado discreto variando de 0 a 5). Antes de executar o modelo, uso o SelectKBestmétodo de scikit-learnpara reduzir o conjunto de recursos de 250 para 25 . Sem uma seleção inicial de recursos, Lasso e Ridge...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...
Qual é a melhor maneira de selecionar automaticamente os recursos para detecção de anomalias? Eu normalmente trato a Detecção de Anomalias como um algoritmo em que os recursos são selecionados por especialistas humanos: o que importa é o intervalo de saída (como em "entrada anormal - saída...
Um exemplo de uma boa medida de separabilidade de classe em alunos discriminantes lineares é a razão de discriminante linear de Fisher. Existem outras métricas úteis para determinar se os conjuntos de recursos fornecem uma boa separação de classe entre as variáveis de destino? Em particular,...
Estou lendo os slides de Steven Scott sobre o pacote BSTS R (você pode encontrá-los aqui: slides ). Em algum momento, ao falar sobre a inclusão de muitos regressores no modelo estrutural de séries temporais, ele introduz os preceitos de pico e laje dos coeficientes de regressão e diz que eles são...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Quais são os métodos / implementação...
Os estimadores de Bayes são imunes ao viés de seleção? A maioria dos trabalhos que discutem estimativas em alta dimensão, por exemplo, dados de sequências genômicas completas, muitas vezes levanta a questão do viés de seleção. O viés de seleção decorre do fato de que, embora tenhamos milhares de...
Aqui, estou perguntando sobre o que outras pessoas costumam fazer para usar o teste do qui quadrado para a seleção de recursos com resultados errados no aprendizado supervisionado. Se bem entendi, eles testam a independência entre cada recurso e o resultado e comparam os valores de p entre os...
Estou aprendendo sobre a seleção de recursos. Eu posso ver por que isso seria importante e útil para a construção de modelos. Mas vamos nos concentrar nas tarefas de aprendizado supervisionado (classificação). Por que a seleção de recursos é importante para tarefas de classificação? Vejo muita...
Eu já tenho uma idéia sobre prós e contras da regressão de cume e do LASSO. Para o LASSO, o termo de penalidade de L1 produzirá um vetor de coeficiente esparso, que pode ser visto como um método de seleção de recurso. No entanto, existem algumas limitações para o LASSO. Se os recursos tiverem alta...