Questions marquées «standardization»

Dans certaines publications, j'ai lu qu'une régression avec plusieurs variables explicatives, si différentes unités, devait être normalisée. (La normalisation consiste à soustraire la moyenne et à la diviser par l'écart type.) Dans quels autres cas dois-je normaliser mes données? Existe-t-il des...

Au travail, nous en discutions, mon patron n’ayant jamais entendu parler de la normalisation. En algèbre linéaire, la normalisation semble faire référence à la division d'un vecteur par sa longueur. Et en statistique, la normalisation semble faire référence à la soustraction d’une moyenne puis à sa...

Dans quelles circonstances voudriez-vous ou ne voudriez-vous pas mettre à l'échelle ou normaliser une variable avant l'ajustement du modèle? Et quels sont les avantages / inconvénients de la mise à l'échelle d'une

Une bonne pratique courante en Machine Learning est de normaliser les caractéristiques ou de normaliser les données des variables prédites, centrer les données soustrayant la moyenne et les normaliser en les divisant par la variance (ou l’écart type). Pour nous maîtriser et pour autant que je...

Est-ce que je transforme toutes mes données ou mes plis (si CV est appliqué) en même temps? par exemple (allData - mean(allData)) / sd(allData) Est-ce que je transforme les trains et les tests séparément? par exemple (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) /...

Ma question est la suivante: devons-nous normaliser l'ensemble de données pour nous assurer que toutes les variables ont la même échelle, entre [0,1], avant d'ajuster la régression logistique. La formule est la suivante:

J'ai 2 questions simples sur la régression linéaire: Quand est-il conseillé de normaliser les variables explicatives? Une fois que l'estimation est réalisée avec des valeurs normalisées, comment peut-on prévoir avec de nouvelles valeurs (comment normaliser les nouvelles valeurs)? Quelques...

Pour le LASSO (et d'autres procédures de sélection de modèle), il est crucial de redimensionner les prédicteurs. La recommandation générale que je suis consiste simplement à utiliser une normalisation de 0 moyenne, 1 écart-type pour les variables continues. Mais que faire avec les nuls? Par...

J'ai lu trois principales raisons de normaliser les variables avant quelque chose comme la Lassorégression: 1) Interprétabilité des coefficients. 2) Capacité de classer l'importance du coefficient en fonction de la magnitude relative des estimations du coefficient après retrait. 3) Pas besoin...

Est-ce que dans la standardisation la variance est connue alors que dans la studentisation elle n'est pas connue et donc estimée? Je vous

J'ai une question dans laquelle il demande de vérifier si la distribution uniforme ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) est normalisée. D'une part, que signifie la normalisation d'une distribution? Et deuxièmement, comment procéder pour vérifier si une distribution est normalisée ou non?...

Hé les gars, j'ai trouvé un ou deux articles qui utilisent la régression de crête (pour les données de basket-ball). On m'a toujours dit de standardiser mes variables si je faisais une régression de crête, mais on me disait simplement de le faire parce que la crête était une variante d'échelle (la...

Considérez la régression linéaire avec une certaine régularisation: par exemple, trouver qui minimisexxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Habituellement, les colonnes de A sont normalisées pour avoir une moyenne et une norme unitaire nul, tandis que est centrée pour...

Mes variables d'entrée ont des dimensions différentes. Certaines variables sont décimales tandis que d'autres sont des centaines. Est-il essentiel de centrer (soustraire la moyenne) ou de mettre à l'échelle (diviser par l'écart-type) ces variables d'entrée afin de rendre les données sans dimension...

En général, je standardise mes variables indépendantes en régressions, afin de comparer correctement les coefficients (de cette façon ils ont les mêmes unités: les écarts-types). Cependant, avec des données de panel / longitudinales, je ne sais pas comment je devrais standardiser mes données,...

Lors de la réalisation de la classification SVM linéaire, il est souvent utile de normaliser les données d'entraînement, par exemple en soustrayant la moyenne et en les divisant par l'écart type, puis de mettre à l'échelle les données de test avec la moyenne et l'écart type des données...

La normalisation d'une variable dépendante au sein du groupe d'identification est-elle logique? Le document de travail suivant (Ralentissement de la déforestation en Amazonie légale; prix ou politiques?, Pdf ) utilise une variable dépendante standardisée pour analyser l'effet du changement de...

Je me rends compte que c'est probablement une question très simple, mais après avoir cherché, je ne trouve pas la réponse que je cherche. J'ai un problème où j'ai besoin de normaliser les variables exécutez la (régression de crête) pour calculer les estimations de crête des bêtas. J'ai ensuite...

Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . J'ai travaillé avec des données de temps de cycle de processus et...

Je suis tombé sur un très bon texte sur Bayes / MCMC. Le service informatique suggère qu'une standardisation de vos variables indépendantes rendra un algorithme MCMC (Metropolis) plus efficace, mais aussi qu'elle peut réduire la (multi) colinéarité. Cela peut-il être vrai? Est-ce quelque chose que...