Als «fitting» getaggte Fragen

Der Prozess der Anpassung eines statistischen Modells an einen bestimmten Datensatz. Meistens am Computer und mit verschiedenen numerischen Methoden wie Optimierung oder numerischer Integration oder Simulation.

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse

Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...

r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold
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Random Forest - Wie gehe ich mit Überanpassung um?

Ich habe einen Informatik-Hintergrund, versuche mich aber Datenwissenschaft beizubringen, indem ich Probleme im Internet löse. Ich habe in den letzten Wochen an diesem Problem gearbeitet (ca. 900 Zeilen und 10 Features). Anfangs habe ich die logistische Regression verwendet, jetzt bin ich zu...

random-forest overfitting
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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]

Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) :...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell

Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit =

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
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Passen Sie einen sinusförmigen Term an Daten an

Obwohl ich diesen Beitrag gelesen habe, weiß ich immer noch nicht, wie ich das auf meine eigenen Daten anwenden soll, und hoffe, dass mir jemand helfen kann. Ich habe folgende Daten: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269,...

r regression fitting
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Ist ein überhöhtes Modell unbedingt unbrauchbar?

Angenommen, ein Modell hat eine Genauigkeit von 100% bei den Trainingsdaten, jedoch eine Genauigkeit von 70% bei den Testdaten. Stimmt das folgende Argument für dieses Modell? Es ist offensichtlich, dass es sich um ein überarbeitetes Modell handelt. Die Testgenauigkeit kann durch Reduzieren der...

model accuracy overfitting
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Erkennen von Ausreißern in Zähldaten

Ich habe das, was ich naiv für ein recht einfaches Problem hielt, das die Erkennung von Ausreißern für viele verschiedene Sätze von Zähldaten beinhaltet. Insbesondere möchte ich feststellen, ob einer oder mehrere Werte in einer Reihe von Zählungsdaten im Verhältnis zu den restlichen Zählungen in...

outliers count-data fitting
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?

Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...

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