Perguntas com a marcação «fitting»

O processo de adequar algum modelo estatístico a um conjunto específico de dados. Feito principalmente em um computador e usando vários métodos numéricos, como otimização ou integração numérica ou simulação.

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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...

r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold
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Random Forest - Como lidar com o excesso de ajustes

Tenho formação em ciência da computação, mas estou tentando me ensinar ciência de dados resolvendo problemas na internet. Eu tenho trabalhado nesse problema nas últimas duas semanas (aproximadamente 900 linhas e 10 recursos). Eu estava inicialmente usando regressão logística, mas agora mudei para...

random-forest overfitting
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R: Floresta aleatória lançando NaN / Inf em erro de "chamada de função externa", apesar de nenhum NaN no conjunto de dados [fechado]

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf...

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
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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the...

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
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Ajustar um termo senoidal aos dados

Embora eu tenha lido este post, ainda não tenho idéia de como aplicar isso aos meus próprios dados e espero que alguém possa me ajudar. Eu tenho os seguintes dados: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483,...

r regression fitting
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Um modelo equipado demais é necessariamente inútil?

Suponha que um modelo tenha 100% de precisão nos dados de treinamento, mas 70% de precisão nos dados de teste. O argumento a seguir é verdadeiro sobre esse modelo? É óbvio que este é um modelo com excesso de ajuste. A precisão do teste pode ser aprimorada, reduzindo o sobreajuste. Mas, esse modelo...

model accuracy overfitting
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Detectando outliers em dados de contagem

Eu tenho o que eu ingenuamente pensei ser um problema bastante direto que envolve a detecção de valores extremos para muitos conjuntos diferentes de dados de contagem. Especificamente, quero determinar se um ou mais valores em uma série de dados de contagem são maiores ou menores que o esperado em...

outliers count-data fitting
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA....

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial