Preguntas etiquetadas con model

El capítulo 2.4 de ESL parece clasificar la regresión lineal como "basada en el modelo", porque supone que , mientras que no se establece una aproximación similar para los vecinos k más cercanos. ¿Pero no están ambos métodos haciendo suposiciones sobre ?f(x)≈x⋅βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf(x)f(x)f(x) Más adelante en 2.4 incluso dice: …

10 machine-learning  model  k-nearest-neighbour 

Tengo un conjunto de datos con tres variables, donde todas las variables son cuantitativas. Vamos a llamarlo , y . Estoy ajustando un modelo de regresión en una perspectiva bayesiana a través de MCMC conx 1 x 2yyyX1x1x_1X2x2x_2rjags Hice un análisis exploratorio y el diagrama de dispersión de sugiere que …

9 bayesian  feature-selection  model-selection  model  credible-interval 

Hola, me cuesta entender Ref.df en la pantalla de salida en R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * ¿Qué significa y es necesario incluir este término para presentar los resultados de GAM en un documento? …

9 model  gam  degrees-of-freedom 

Estoy mirando si la abundancia está relacionada con el tamaño. El tamaño es (por supuesto) continuo, sin embargo, la abundancia se registra en una escala tal que A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

Hola, estoy estudiando técnicas de regresión. Mis datos tienen 15 características y 60 millones de ejemplos (tarea de regresión). Cuando probé muchas técnicas de regresión conocidas (árbol impulsado por gradiente, regresión de árbol de decisión, AdaBoostRegressor, etc.), la regresión lineal funcionó muy bien. Anotó casi mejor entre esos algoritmos. ¿Cuál …

9 regression  modeling  deep-learning  model  cart 

Dejar E(h)E(h)\mathcal{E(h)} una función que dada alguna hipótesis hhh devuelve el error de generalización para ese fijo hhh. Estaba leyendo algunas notas sobre la selección del modelo y el error de generalización y decía: "Si tuviéramos acceso a E(h)E(h)\mathcal{E(h)}, tampoco habría problema de selección de modelo. Simplemente seleccionaríamos los larges …

8 machine-learning  model 

Digamos, por ejemplo, que tenemos un modelo de regresión logística que genera la probabilidad de que un paciente desarrolle una enfermedad particular basada en muchas covariables. Podemos tener una idea de la magnitud y dirección del efecto de cada covariable en general examinando los coeficientes del modelo y considerando el …

8 logistic  regression-coefficients  model