Preguntas etiquetadas con lasso

Un método de regularización para modelos de regresión que reduce los coeficientes hacia cero, haciendo que algunos de ellos sean iguales a cero. Por lo tanto, el lazo realiza la selección de características.

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Regresión cruzada de validación de lazo en R
La función R cv.glm (biblioteca: arranque) calcula el error estimado de predicción de validación cruzada K-fold para modelos lineales generalizados y devuelve delta. ¿Tiene sentido usar esta función para una regresión de lazo (biblioteca: glmnet) y, de ser así, ¿cómo se puede llevar a cabo? La biblioteca glmnet utiliza una …
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LASSO para modelos explicativos: ¿parámetros reducidos o no?
Estoy realizando un análisis en el que el objetivo principal es comprender los datos. El conjunto de datos es lo suficientemente grande para la validación cruzada (10k), y los predictores incluyen variables continuas y ficticias, y el resultado es continuo. El objetivo principal era ver si tiene sentido eliminar algunos …
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Conexión entre formulaciones de lazo
LLLminβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1minβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1 \min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 \; Pero a menudo, cuando vi el estimador Lasso, se puede escribir como β^n(λ)=argminβ{12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1}β^n(λ)=arg⁡minβ{12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1} \hat{\beta}_n(\lambda) = \displaystyle\arg \min_{\beta} \{\frac {1}{2n} \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 \} Mi pregunta es, ¿son equivalentes? ¿Dónde entra el término 12n12n\frac {1}{2n} ? Las …
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¿Lazar el orden de un retraso?
Supongamos que tengo datos longitudinales de la forma (Tengo múltiples observaciones, esta es solo la forma de una sola). Estoy interesado en restricciones en . Una sin restricciones es equivalente a tomar Y_j = \ alpha_j + \ sum _ {\ ell = 1} ^ {j - 1} \ phi …
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Calcular curva ROC para datos
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Rango de lambda en regresión neta elástica
\def\l{|\!|} Dada la regresión neta elástica minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1\min_b \frac{1}{2}\l y - Xb \l^2 + \alpha\lambda \l b\l_2^2 + (1 - \alpha) \lambda \l b\l_1 ¿Cómo se puede elegir un rango apropiado de λλ\lambda para la validación cruzada? En el caso α=1α=1\alpha=1 (regresión de cresta) la fórmula dof=∑js2js2j+λdof=∑jsj2sj2+λ\textrm{dof} = \sum_j \frac{s_j^2}{s_j^2+\lambda} se …
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¿Alguna desventaja de la red elástica sobre el lazo?
¿Cuáles son las desventajas de usar una red elástica en comparación con el lazo? Sé que la red elástica es capaz de seleccionar grupos de variables cuando están altamente correlacionadas. No tiene el problema de seleccionar más de predictores cuando . Mientras que el lazo se satura cuando .nortenortenp ≫ …
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