Geralmente, refere-se à "padronização z", que está alterando e redimensionando os dados para garantir que eles tenham média zero e variação unitária. Outras "padronizações" também são possíveis.
Em alguma literatura, li que uma regressão com múltiplas variáveis explicativas, se em unidades diferentes, precisava ser padronizada. (A padronização consiste em subtrair a média e dividir pelo desvio padrão.) Em quais outros casos eu preciso padronizar meus dados? Existem casos em que eu...
No trabalho, estávamos discutindo isso, pois meu chefe nunca ouviu falar em normalização. Em Álgebra Linear, Normalização parece se referir à divisão de um vetor por seu comprimento. E, em estatística, a padronização parece se referir à subtração de uma média e depois dividida por seu DP. Mas eles...
Em que circunstâncias você deseja ou não deseja dimensionar ou padronizar uma variável antes do ajuste do modelo? E quais são as vantagens / desvantagens de escalar uma
Uma boa prática comum no Machine Learning é apresentar normalização ou padronização de dados das variáveis preditoras, é isso, centralizar os dados subtraindo a média e normalizá-los dividindo pela variação (ou desvio padrão também). Para auto-contenção e para minha compreensão, fazemos isso para...
Transformo todos os meus dados ou dobras (se o CV for aplicado) ao mesmo tempo? por exemplo (allData - mean(allData)) / sd(allData) Transformo trainset e testset separadamente? por exemplo (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Ou eu transformo...
Minha pergunta é: precisamos padronizar o conjunto de dados para garantir que todas as variáveis tenham a mesma escala, entre [0,1], antes de ajustar a regressão logística. A fórmula é: xEu- min ( xEu)max ( xEu) - min ( xEu)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} Meu...
Eu tenho 2 perguntas simples sobre regressão linear: Quando é aconselhável padronizar as variáveis explicativas? Uma vez que a estimativa é realizada com valores padronizados, como se pode prever com novos valores (como se deve padronizar os novos valores)? Algumas referências seriam úteis....
Para o LASSO (e outros procedimentos de seleção de modelo), é crucial redimensionar os preditores. A recomendação geral que sigo é simplesmente usar uma média de 0, 1 normalização de desvio padrão para variáveis contínuas. Mas o que há com manequins? Por exemplo, alguns exemplos aplicados da...
Eu li três razões principais para padronizar variáveis antes de algo como Lassoregressão: 1) Interpretabilidade dos coeficientes. 2) Capacidade de classificar a importância do coeficiente pela magnitude relativa das estimativas de coeficiente pós-retração. 3) Não há necessidade de...
Será que na padronização a variação é conhecida, enquanto na estudantilização não é conhecida e, portanto, estimada?
Eu tenho uma pergunta na qual ele pede para verificar se a distribuição Uniform ( ) está normalizada.Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) Por um lado, o que significa que qualquer distribuição seja normalizada? E segundo, como vamos verificar se uma distribuição é normalizada ou não?...
Considere regressão linear com alguma regularização: por exemplo, encontre que minimize | | A x - b | | 2 + λ | | x |xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Normalmente, as colunas de A são padronizadas para ter média zero e norma de unidade, enquanto é centralizado para...
Minhas variáveis de entrada têm dimensões diferentes. Algumas variáveis são decimais, enquanto outras são centenas. É essencial centralizar (subtrair média) ou escalar (dividir por desvio padrão) essas variáveis de entrada para tornar os dados sem dimensão ao usar floresta...
Em geral, padronizo minhas variáveis independentes em regressões, a fim de comparar adequadamente os coeficientes (dessa forma, eles têm as mesmas unidades: desvios-padrão). No entanto, com dados longitudinais / em painel, não tenho certeza de como devo padronizar meus dados, especialmente se...
Ei pessoal, encontrei um ou dois trabalhos que usam regressão de cume (para dados de basquete). Sempre me disseram para padronizar minhas variáveis se eu fizesse uma regressão de crista, mas simplesmente me disseram para fazer isso porque a crista era uma variante de escala (a regressão da crista...
Ao executar a classificação SVM linear, geralmente é útil normalizar os dados de treinamento, por exemplo, subtraindo a média e dividindo pelo desvio padrão, e depois dimensione os dados de teste com a média e o desvio padrão dos dados de treinamento. Por que esse processo muda drasticamente o...
A padronização de uma variável dependente dentro do grupo de identificação faz sentido? O documento de trabalho a seguir (desaceleração do desmatamento na Amazônia Legal; Preços ou políticas ?, pdf ) usa uma variável dependente padronizada para analisar o efeito da mudança de política geral no...
Sei que essa é provavelmente uma pergunta muito simples, mas depois de pesquisar não consigo encontrar a resposta que estou procurando. Eu tenho um problema em que preciso padronizar as variáveis para executar a (regressão de crista) para calcular as estimativas de crista dos betas. Preciso...
Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Eu tenho trabalhado com alguns dados de...
Encontrei um texto muito bom sobre Bayes / MCMC. A TI sugere que uma padronização de suas variáveis independentes tornará um algoritmo MCMC (Metropolis) mais eficiente, mas também poderá reduzir a (multi) colinearidade. Isso pode ser verdade? Isso é algo que eu deveria fazer como padrão...