Pertanyaan yang diberi tag «shrinkage»

Sifat mendasar dari regresi efek-acak adalah bahwa estimasi intersep acak "menyusut" terhadap rata-rata keseluruhan respons sebagai fungsi dari varian relatif masing-masing estimasi. U^j=ρjy¯j+(1−ρj)y¯U^j=ρjy¯j+(1−ρj)y¯\hat{U}_j = \rho_j \bar{y}_j + (1-\rho_j)\bar{y} manaρj=τ2/(τ2+σ2/nj).ρj=τ2/(τ2+σ2/nj).\rho_j = \tau^2 / (\tau^2 + \sigma^2/n_j). Ini juga kasus dengan model campuran linier umum (GLMMs) seperti regresi logistik. Bagaimana susut itu …

8 mixed-model  regularization  shrinkage 

Adakah yang bisa memberikan pandangan intuitif tentang mengapa lebih baik memiliki beta yang lebih kecil? Untuk LASSO saya bisa mengerti itu, ada komponen pemilihan fitur di sini. Lebih sedikit fitur membuat model lebih sederhana dan karena itu lebih kecil kemungkinannya untuk pas. Namun, untuk punggungan, semua fitur (faktor) disimpan. Hanya …

8 regression  lasso  ridge-regression  shrinkage