Lorsque vous prédisez une valeur ajustée à partir d'un modèle de régression logistique, comment les erreurs standard sont-elles calculées? Je veux dire pour les valeurs ajustées , pas pour les coefficients (ce qui implique la matrice d'information des pêcheurs). J'ai seulement découvert comment...
J'ai fait un concours d'apprentissage automatique où ils utilisent RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) pour évaluer les performances prédisant le prix de vente d'une catégorie d'équipement. Le problème est que je ne sais pas comment interpréter le succès de mon résultat final. Par exemple,...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon...
Nous pouvons utiliser lm()pour prédire une valeur, mais nous avons toujours besoin de l'équation de la formule de résultat dans certains cas. Par exemple, ajoutez l'équation aux
Je fais le cours de Machine Learning Stanford sur Coursera. Dans le chapitre sur la régression logistique, la fonction de coût est la suivante: Ensuite, il est dérivé ici: J'ai essayé d'obtenir le dérivé de la fonction de coût mais j'ai obtenu quelque chose de complètement différent. Comment le...
J'essaie d'utiliser scikit-learn pour la régression polynomiale. D'après ce que j'ai lu, la régression polynomiale est un cas particulier de régression linéaire. J'étais en train de sauter que peut-être l'un des modèles linéaires généralisés de scikit peut être paramétré pour s'adapter à des...
J'ai un modèle de régression logistique binaire avec un pseudo-R de McFadden de 0,192 avec une variable dépendante appelée paiement (1 = paiement et 0 = pas de paiement). Quelle est l'interprétation de ce pseudo R au carré? S'agit-il d'une comparaison relative pour les modèles imbriqués (par...
J'utilise toujours lm()en R pour effectuer une régression linéaire de sur . Cette fonction renvoie un coefficient tel queyyyxxxββ\betay=βx.y=βx.y = \beta x. Aujourd'hui, j'ai appris le nombre total de moindres carrés et cette princomp()fonction (analyse en composantes principales, ACP) peut être...
Je suis un peu nouveau dans l'utilisation de la régression logistique et un peu confus par une divergence entre mes interprétations des valeurs suivantes qui, selon moi, serait la même: valeurs bêta exponentiées probabilité prédite du résultat en utilisant des valeurs bêta. Voici une version...
Je voudrais comprendre pourquoi, sous le modèle OLS, le RSS (somme résiduelle des carrés) est distribué χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p) ( ppp étant le nombre de paramètres dans le modèle, le nombre d'observations).nnn Je m'excuse d'avoir posé une question aussi fondamentale, mais il semble que je...
J'utilise glmnet pour calculer les estimations de régression de crête. J'ai obtenu des résultats qui m'ont rendu suspect dans la mesure où glmnet fait vraiment ce que je pense qu'il fait. Pour vérifier cela, j'ai écrit un script R simple où je compare le résultat de la régression de crête effectuée...
À titre d'exemple, considérons l' ChickWeightensemble de données dans R. La variance augmente évidemment avec le temps, donc si j'utilise une régression linéaire simple comme: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Mes questions: Quels aspects du modèle seront discutables? Les problèmes...
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit)...
J'ai un ensemble de données avec 9 variables indépendantes continues. Je suis en train de choisir parmi ces variables pour ajuster un modèle à un pourcentage unique variable ( en fonction), Score. Malheureusement, je sais qu'il y aura une colinéarité sérieuse entre plusieurs des variables. J'ai...
Prenons par exemple un modèle de régression linéaire. J'ai entendu dire que, dans l'exploration de données, après avoir effectué une sélection par étapes basée sur le critère AIC, il est trompeur de regarder les valeurs de p pour tester l'hypothèse nulle selon laquelle chaque véritable coefficient...
Le problème du lasso a la solution de forme fermée: \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ text {LS}} _ j) (| \ beta_j ^ {\ text {LS }} | - \ alpha) ^ + si X a des colonnes orthonormées. Cela a été montré dans ce fil: Dérivation de la solution de lasso de forme fermée...
Comment choisissez-vous un modèle parmi différents modèles choisis par différentes méthodes (par exemple sélection vers l'arrière ou vers l'avant)? Qu'est-ce qu'un modèle
J'ai trouvé une formule pour le pseudo dans le livre Extending the Linear Model with R, Julian J. Faraway (p. 59).R2R2R^2 1 - ResidualDevianceNullDeviance1-ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Est-ce une formule courante pour le pseudo pour les...
Lors de l'ajustement d'un modèle de régression, que se passe-t-il si les hypothèses des résultats ne sont pas remplies, en particulier: Que se passe-t-il si les résidus ne sont pas homoscédastiques? Si les résidus montrent une tendance à la hausse ou à la baisse dans les résidus par rapport au...
J'ai une question liée à la régression multiple et à l'interaction, inspirée de ce fil de CV: terme d'interaction utilisant une analyse de régression hiérarchique à variables centrées? Quelles variables devons-nous centrer? Lorsque je vérifie un effet de modération, je centre mes variables...