Ao fazer a regressão, por exemplo, dois hiper parâmetros a serem escolhidos geralmente são a capacidade da função (por exemplo, o maior expoente de um polinômio) e a quantidade de regularização. O que me deixa confuso é por que não escolher uma função de baixa capacidade e depois ignorar qualquer...
Estou ajustando um lm()modelo a um conjunto de dados que inclui indicadores para o trimestre financeiro (Q1, Q2, Q3, tornando Q4 um padrão). Usando lm(Y~., data = data), recebo a NAcomo coeficiente para o terceiro trimestre e um aviso de que uma variável foi excluída por causa de...
Acabei de encontrar o quarteto de Anscombe (quatro conjuntos de dados que têm estatísticas descritivas quase indistinguíveis, mas parecem muito diferentes quando plotados) e estou curioso para saber se existem outros conjuntos de dados mais ou menos conhecidos que foram criados para demonstrar a...
Estou um pouco confuso com uma palestra sobre regressão linear dada por Andrew Ng no Coursera sobre aprendizado de máquina. Lá, ele deu uma função de custo que minimiza a soma dos quadrados como: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m...
Imagine Você executa uma regressão linear com quatro preditores numéricos (IV1, ..., IV4) Quando apenas IV1 é incluído como preditor, o beta padronizado é +.20 Quando você também inclui IV2 a IV4, o sinal do coeficiente de regressão padronizado de IV1 muda para -.25(isto é, tornou-se...
Digamos, por exemplo, que você esteja criando um modelo linear, mas os dados são complexos.yyy y= x β+ ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon Meu conjunto de dados é complexo, pois todos os números em têm a forma ( a + b i ) . Existe algo processualmente diferente ao trabalhar com esses dados?yyy( a + b...
Estou lendo um artigo muito interessante de Sellers e Shmueli sobre modelos de regressão para dados de contagem. Perto do início (p. 944), citam McCullaugh e Nelder (1989) dizendo que a regressão binomial negativa é impopular e tem um vínculo canônico problemático. Encontrei a passagem referida e...
Estou tentando entender por que a saída da regressão logística dessas duas bibliotecas fornece resultados diferentes. Eu estou usando o conjunto de dados do UCLA Idre tutorial , a previsão admitcom base em gre, gpae rank. ranké tratado como variável categórica, por isso é primeiro convertido em...
Eu estava tentando aprender aprendizado de máquina usando o material Coursera . Nesta palestra, Andrew Ng usa o algoritmo de descida de gradiente para encontrar os coeficientes do modelo de regressão linear que minimizarão a função de erro (função de custo). Para regressão linear, precisamos de...
Em um conjunto de dados de duas populações não sobrepostas (pacientes e saudáveis, total ), gostaria de encontrar (de variáveis independentes) preditores significativos para uma variável dependente contínua. Correlação entre preditores está presente. Estou interessado em descobrir se algum dos...
Nota: Eu sei que L1 tem propriedade de seleção de recurso. Estou tentando entender qual escolher quando a seleção de recursos é completamente irrelevante. Como decidir qual regularização (L1 ou L2) usar? Quais são os prós e os contras de cada regularização L1 / L2? É recomendável primeiro fazer a...
Estou examinando as anotações de Andrew Ng sobre aprendizado de máquina. As notas nos apresentam regressão logística e, em seguida, perceptron. Ao descrever o Perceptron, as notas dizem que apenas mudamos a definição da função de limite usada para a regressão logística. Depois disso, podemos usar...
Nossa pequena equipe estava tendo uma discussão e ficou presa. Alguém sabe se a regressão de Cox tem uma distribuição de Poisson subjacente. Tivemos um debate que talvez a regressão de Cox com tempo constante de risco tenha semelhanças com a regressão de Poisson com uma variância robusta. Alguma...
Quero dizer, algumas dessas variáveis estão fortemente correlacionadas entre si. Como / por que / em que contexto os definimos como variáveis independentes
Estou trabalhando com um grande conjunto de dados (confidencial, portanto não posso compartilhar muito) e concluí que seria necessária uma regressão binomial negativa. Eu nunca fiz uma regressão glm antes e não consigo encontrar nenhuma informação clara sobre quais são as suposições. Eles são...
Eu tenho um modelo de regressão logística binária com um pseudo-quadrado de McFadden de 0,192 com uma variável dependente chamada pagamento (1 = pagamento e 0 = nenhum pagamento). Qual é a interpretação desse pseudo R-quadrado? É uma comparação relativa para modelos aninhados (por exemplo, um...
Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
Quando você prevê um valor ajustado a partir de um modelo de regressão logística, como os erros padrão são calculados? Quero dizer para os valores ajustados , não para os coeficientes (que envolvem a matriz de informações de Fishers). Eu só descobri como obter os números R(por exemplo, aqui no...
Estou fazendo o curso de Machine Learning Stanford no Coursera. No capítulo Regressão logística, a função de custo é esta: Então, é derivado aqui: Tentei obter a derivada da função de custo, mas obtive algo completamente diferente. Como é obtido o derivado? Quais são as etapas...
Eu sempre uso lm()em R para executar regressão linear de yyy em . Essa função retorna um coeficiente tal quexxxββ\betay=βx.y=βx.y = \beta x. Hoje eu aprendi sobre o total de mínimos quadrados e essa princomp()função (análise de componentes principais, PCA) pode ser usada para realizá-lo. Deve ser...