En régression lasso ou crête, il faut spécifier un paramètre de rétrécissement, souvent appelé par ou α . Cette valeur est souvent choisie par validation croisée en vérifiant un tas de valeurs différentes sur les données d'entraînement et en voyant celle qui donne le meilleur, par exemple R 2 sur...
Je connais LASSO, la régularisation de type crête et filet élastique dans les modèles de régression linéaire. Question: Ce type d'estimation pénalisée (ou similaire) peut-il être appliqué à la modélisation ARIMA (avec une partie MA non vide)? Dans la construction de modèles ARIMA, il semble...
J'ai lu les livres les plus populaires en apprentissage statistique 1- Les éléments de l'apprentissage statistique. 2- Une introduction à l'apprentissage statistique . Les deux mentionnent que la régression de crête a deux formules qui sont équivalentes. Existe-t-il une preuve mathématique...
Disons que j'ai un classificateur de régression logistique. Dans l'apprentissage par lots normal, j'aurais un terme régularisateur pour éviter le surapprentissage et garder mes poids petits. Je normaliserais également et ferais évoluer mes fonctionnalités. Dans un environnement d'apprentissage en...
Il y a déjà un article sur ce site qui parle du même problème: pourquoi le retrait fonctionne-t-il? Mais, même si les réponses sont populaires, je ne crois pas que l'essentiel de la question soit vraiment abordé. Il est assez clair que l'introduction d'un biais dans l'estimation entraîne une...
J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package:
β^λ=argminβ∈Rp12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1,β^λ=argminβ∈Rp12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1,\hat\beta^\lambda = \arg\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n} \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1,ithithi^{th}xi∈Rpxi∈Rpx_i \in \mathbb{R}^pX∈Rn×pX∈Rn×pX \in \mathbb{R}^{n \times p}yiyiy_ii=1,…ni=1,…ni=1, \dots n Nous...
En régression de crête, la fonction objectif à minimiser est: RSS + λ ∑ β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Peut-on l'optimiser en utilisant la méthode du multiplicateur de Lagrange? Ou est-ce une différenciation
Selon ce tutoriel sur l'apprentissage en profondeur , la décroissance du poids (régularisation) n'est généralement pas appliquée aux termes de biais b pourquoi? Quelle est la signification (l'intuition) derrière
Je modélise 15000 tweets pour la prédiction des sentiments en utilisant un LSTM monocouche avec 128 unités cachées en utilisant une représentation de type word2vec avec 80 dimensions. J'obtiens une précision de descente (38% avec aléatoire = 20%) après 1 époque. Plus l'entraînement fait baisser la...
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de...
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} Nous avons le problème: en supposant que: \ sum_ {i = 1} ^ nx_ix_i ^ T = \ diag (\ sigma_1 ^ 2, ..., \ sigma_d ^ 2).n Σ i=1xix T i =diag(σ 2 1 ,...,Σ 2 d
Il y a plusieurs articles mathématiques qui décrivent le lasso bayésien, mais je veux un code JAGS correct et testé que je peux utiliser. Quelqu'un pourrait-il publier un exemple de code BUGS / JAGS qui implémente une régression logistique régularisée? Tout schéma (L1, L2, Elasticnet) serait...
Je voudrais obtenir les coefficients du problème LASSO ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Le problème est que les fonctions glmnet et lars donnent des réponses différentes. Pour la fonction glmnet, je demande les coefficients de λ/||Y||λ/||Y||\lambda/||Y||au lieu de...
Une norme L1L1L_1 est unique (au moins en partie) car p=1p=1p=1 est à la frontière entre non convexe et convexe. Une norme L1L1L_1 est la norme convexe «la plus clairsemée» (non?). Je comprends que la norme euclidienne a ses racines dans la géométrie et elle a une interprétation claire lorsque les...
Je voudrais comparer des modèles sélectionnés avec faîtage, lasso et filet élastique. La figure ci-dessous montre les chemins des coefficients en utilisant les 3 méthodes: crête (figure A, alpha = 0), lasso (figure B; alpha = 1) et filet élastique (figure C; alpha = 0,5). La solution optimale...
Dans la section 3.2 de Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning , il discute de la décomposition biais-variance, déclarant que pour une fonction de perte au carré, la perte attendue peut être décomposée en un terme de biais au carré (qui décrit la distance entre les prévisions moyennes et...
J'utilise le paquet 'lars' dans R avec le code suivant: > library(lars) > set.seed(3) > n <- 1000 > x1 <- rnorm(n) > x2 <- x1+rnorm(n)*0.5 > x3 <- rnorm(n) > x4 <- rnorm(n) > x5 <- rexp(n) > y <- 5*x1 + 4*x2 + 2*x3 + 7*x4 + rnorm(n) > x <-...
J'ai lu que le lasso de groupe est utilisé pour la sélection des variables et la rareté dans un groupe de variables. Je veux connaître l'intuition derrière cette affirmation. Pourquoi le lasso de groupe est-il préféré au lasso? Pourquoi le chemin de la solution de lasso de groupe n'est-il pas...
Pour éviter de sur-adapter les gens, les gens ajoutent un terme de régularisation (proportionnel à la somme au carré des paramètres du modèle) avec un paramètre de régularisation à la fonction de coût de la régression linéaire. Ce paramètre λ est-il le même qu'un multiplicateur de décalage? La...