Questions marquées «model»

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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente

J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

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
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Pour les classificateurs linéaires, des coefficients plus importants impliquent-ils des caractéristiques plus importantes?

Je suis un ingénieur logiciel travaillant sur l'apprentissage automatique. D'après ma compréhension, la régression linéaire (comme OLS) et la classification linéaire (comme la régression logistique et SVM) font une prédiction basée sur un produit interne entre les coefficients formés et les...

regression machine-learning classification feature-selection linear-model
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Comprendre la décomposition QR

J'ai un exemple travaillé (en R), que j'essaie de mieux comprendre. J'utilise Limma pour créer un modèle linéaire et j'essaie de comprendre ce qui se passe pas à pas dans les calculs de changement de pli. J'essaie surtout de comprendre ce qui se passe pour calculer les coefficients. D'après ce que...

r regression linear-model
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Modèle de Cox vs régression logistique

Disons que le problème suivant nous est posé: Prévoyez quels clients sont les plus susceptibles d'arrêter d'acheter dans notre boutique au cours des 3 prochains mois. Pour chaque client, nous connaissons le mois où l'on a commencé à acheter dans notre boutique et, en outre, nous avons de nombreuses...

logistic survival cox-model
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Visualisation des résultats de modèles mixtes

L'un des problèmes que j'ai toujours eu avec les modèles mixtes est de trouver des visualisations de données - du type qui pourraient se retrouver sur un papier ou une affiche - une fois que l'on a les résultats. En ce moment, je travaille sur un modèle d'effets mixtes de Poisson avec une formule...

r data-visualization mixed-model
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Un modèle de données non négatives avec agrégation de zéros (Tweedie GLM, zéro gonflé GLM, etc.) peut-il prédire des zéros exacts?

Une distribution de Tweedie peut modéliser des données asymétriques avec une masse ponctuelle à zéro lorsque le paramètre (exposant dans la relation moyenne-variance) est compris entre 1 et 2.ppp De même, un modèle gonflé à zéro (qu'il soit par ailleurs continu ou discret) peut avoir un grand...

r generalized-linear-model prediction zero-inflation tweedie-distribution