Pertanyaan yang diberi tag «categorical-data»

Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Berkat pertanyaan Tormod (diposting di sini ), saya menemukan plot Set Paralel . Berikut ini adalah contoh untuk tampilannya: (Ini adalah visualisasi dari dataset Titanic. Misalnya, …

16 r  data-visualization  categorical-data  interactive-visualization 

Saya bereksperimen dengan algoritma mesin peningkat gradien melalui caretpaket di R. Menggunakan dataset penerimaan perguruan tinggi kecil, saya menjalankan kode berikut: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

"Variabel Dummy" dan "variabel indikator" adalah label yang sering digunakan istilah untuk menggambarkan keanggotaan dalam kategori dengan pengkodean 0/1; biasanya 0: Bukan anggota kategori, 1: Anggota kategori. Pada 11/26/2014 pencarian cepat di scholar.google.com (dengan kutipan terlampir) mengungkapkan "variabel dummy" digunakan di sekitar 318.000 artikel, dan "variabel indikator" digunakan di sekitar …

15 categorical-data  terminology  categorical-encoding 

Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Jadi saya sudah bermain-main dengan SVM dan saya ingin tahu apakah ini hal yang baik untuk dilakukan: Saya memiliki serangkaian fitur berkelanjutan (0 hingga 1) dan serangkaian fitur kategorikal yang saya konversi ke variabel dummy. Dalam kasus khusus ini, saya menyandikan tanggal pengukuran dalam variabel dummy: Ada 3 periode tempat …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 3 tahun yang lalu . Saya sedang membangun regresi logistik di R menggunakan metode LASSO dengan fungsi cv.glmnetuntuk memilih lambdadan glmnetuntuk model akhir. Saya sudah …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

Dalam analisis diskriminan, variabel dependen adalah kategorikal, tetapi dapatkah saya menggunakan variabel kategorikal (misalnya status perumahan: pedesaan, perkotaan) bersama dengan beberapa variabel kontinu lainnya sebagai variabel independen dalam analisis diskriminan linier?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies 

Ketika saya membaca tentang cara mengatur data Anda, satu hal yang sering saya temui adalah bahwa mengubah beberapa data kontinu menjadi data kategorikal bukan ide yang baik, karena Anda mungkin membuat kesimpulan yang salah jika ambang batas tidak ditentukan dengan baik. Namun, saat ini saya memiliki beberapa data (nilai PSA …

14 categorical-data  continuous-data 

Ini sedikit pemeriksaan usus, tolong bantu saya melihat apakah saya salah memahami konsep ini, dan dengan cara apa. Saya memiliki pemahaman fungsional tentang korelasi, tetapi saya merasa sedikit mengerti untuk benar-benar menjelaskan prinsip-prinsip di balik pemahaman fungsional itu. Seperti yang saya pahami, korelasi statistik (berlawanan dengan penggunaan istilah yang lebih …

14 correlation  categorical-data  covariance 

Saat ini saya sedang mengerjakan model regresi di mana saya hanya memiliki variabel kategori / faktor sebagai variabel independen. Variabel dependen saya adalah rasio transformasi logit. Cukup mudah hanya untuk menjalankan regresi normal dalam R, karena R secara otomatis tahu cara mengkodekan boneka begitu mereka adalah tipe "faktor". Namun jenis …

14 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Saya punya dataset seperti +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 | SHOP …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

Jika Anda cocok dengan model linier atau model campuran ada berbagai jenis pengkodean yang tersedia untuk mengubah varibale kategori atau nominal menjadi sejumlah variabel yang diperkirakan paramaters, seperti dummy conding (standar R) dan pengkodean efek. Saya mendengar bahwa efek pengkodean (kadang-kadang disebut penyimpangan atau pengkodean kontras) lebih disukai ketika Anda …

14 regression  mixed-model  categorical-data  contrasts  categorical-encoding 

Saya berjuang untuk menemukan metode untuk mengurangi jumlah kategori dalam data nominal atau ordinal. Sebagai contoh, katakanlah saya ingin membangun model regresi pada dataset yang memiliki sejumlah faktor nominal dan ordinal. Meskipun saya tidak memiliki masalah dengan langkah ini, saya sering mengalami situasi di mana fitur nominal tanpa pengamatan dalam …

14 r  categorical-data  dimensionality-reduction  many-categories 

Pertanyaan: apakah mungkin untuk melatih NN untuk membedakan antara angka ganjil dan genap hanya menggunakan sebagai input angka itu sendiri? Saya memiliki dataset berikut: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Saya melatih NN dengan dua neuron …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

Ini adalah pertanyaan mengenai praktik atau metode yang diikuti oleh beberapa rekan saya. Saat membuat model regresi logistik, saya telah melihat orang-orang mengganti variabel kategori (atau variabel kontinu yang dihilangkan) dengan masing-masing Bobot Bukti (WoE) masing-masing. Ini seharusnya dilakukan untuk membangun hubungan monoton antara regressor dan variabel dependen. Sekarang sejauh …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling