Pertanyaan yang diberi tag «model»

ESL bab 2.4 tampaknya mengklasifikasikan regresi linier sebagai "berbasis model", karena mengasumsikan , sedangkan tidak ada perkiraan serupa yang dinyatakan untuk k-tetangga terdekat. Tapi bukankah kedua metode membuat asumsi tentang ?f ( x )f( x ) ≈ x ⋅ βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf( x )f(x)f(x) Kemudian di 2.4 bahkan dikatakan: Kuadrat …

10 machine-learning  model  k-nearest-neighbour 

Saya memiliki dataset dengan tiga variabel, di mana semua variabel kuantitatif. Sebut saja yyy , x1x1x_1 dan x2x2x_2 . Saya menyesuaikan model regresi dalam perspektif Bayesian via MCMC denganrjags Saya melakukan analisis eksplorasi dan sebar y×x2y×x2y\times x_2 menunjukkan bahwa istilah kuadrat harus digunakan. Lalu saya memasang dua model (1) y=β0+β1∗x1+β2∗x2y=β0+β1∗x1+β2∗x2y=\beta_0+\beta_1*x_1+\beta_2*x_2 …

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

Hai Saya berjuang untuk memahami Ref.df di layar output di 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 * Apa artinya dan apakah perlu memasukkan istilah ini untuk mempresentasikan hasil-hasil GAM dalam sebuah makalah? Apakah ini memberi …

9 model  gam  degrees-of-freedom 

Saya melihat apakah kelimpahan berhubungan dengan ukuran. Ukuran (tentu saja) kontinu, namun, kelimpahan dicatat pada skala sedemikian rupa A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 I = 2501-5000 J = 5001-10,000 etc... A …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

Hai, saya sedang mempelajari teknik regresi. Data saya memiliki 15 fitur dan 60 juta contoh (tugas regresi). Ketika saya mencoba banyak teknik regresi yang dikenal (gradient boosted tree, Decision tree regression, AdaBoostRegressor dll) regresi linier dilakukan dengan sangat baik. Skor hampir terbaik di antara algoritma tersebut. Apa yang bisa menjadi …

9 regression  modeling  deep-learning  model  cart 

Membiarkan E( h )E(h)\mathcal{E(h)} sebuah fungsi yang diberi beberapa hipotesis hhh mengembalikan kesalahan generalisasi untuk perbaikan itu hhh. Saya membaca beberapa catatan tentang pemilihan model dan kesalahan generalisasi dan dikatakan: "Jika kita memiliki akses ke E( h )E(h)\mathcal{E(h)}, tidak akan ada masalah pemilihan model juga. Kami hanya akan memilih gambut …

8 machine-learning  model 

Katakanlah, misalnya, bahwa kita memiliki model regresi logistik yang menghasilkan probabilitas bahwa seorang pasien akan mengembangkan penyakit tertentu berdasarkan banyak kovariat. Kita bisa mendapatkan gambaran tentang besarnya dan arah pengaruh masing-masing kovariat secara umum dengan memeriksa koefisien model dan mempertimbangkan perubahan dalam odds-rasio. Bagaimana jika kita ingin tahu untuk seorang …

8 logistic  regression-coefficients  model