Sei A die Matrix unabhängiger Variablen und B die entsprechende Matrix der abhängigen Werte. In ridge regression, definieren wir einen Parameter so dass: . Nun sei [usv] = svd (A) und diagonaler Eintrag von 's'. wir definieren Freiheitsgrade (df) = . Die Ridge-Regression verkleinert die...
(y⃗ −Xβ⃗ )TV−1(y⃗ −Xβ⃗ )+λf(β), (1)(y→−Xβ→)TV−1(y→−Xβ→)+λf(β), (1)(\vec{y}-X\vec{\beta})^TV^{-1}(\vec{y}-X\vec{\beta})+\lambda f(\beta),\ \ \ (1) (y⃗ −Xβ⃗ )(y⃗ −Xβ⃗ )+λf(β). (2)(y→−Xβ→)(y→−Xβ→)+λf(β). (2)(\vec{y}-X\vec{\beta})(\vec{y}-X\vec{\beta})+\lambda f(\beta).\ \ \ \...
Angenommen , ich habe zwei Schätzern ß 1 und β 2 , die konsistente Schätzer des gleichen Parameters β 0 und so , dass √βˆ1β^1\widehat{\beta}_1βˆ2β^2\widehat{\beta}_2β0β0\beta_0n−−√(βˆ1−β0)→dN(0,V1),n−−√(βˆ2−β0)→dN(0,V2)n(β^1−β0)→dN(0,V1),n(β^2−β0)→dN(0,V2)\sqrt{n}(\widehat{\beta}_1 -\beta_0)...
Gemäß den Referenzen Buch 1 , Buch 2 und Papier . Es wurde erwähnt, dass es eine Äquivalenz zwischen der regulierten Regression (Ridge, LASSO und Elastic Net) und ihren Einschränkungsformeln gibt. Ich habe mir auch Cross Validated 1 und Cross Validated 2 angesehen , aber ich kann keine klare...
Ich habe die Beschreibung der Kammregression in Applied Linear Statistical Models , 5. Ausgabe, Kapitel 11, gelesen . Die Kammregression wird anhand der hier verfügbaren Körperfettdaten durchgeführt . Das Lehrbuch entspricht der Ausgabe in SAS, wobei die rücktransformierten Koeffizienten im...
In mehreren Antworten habe ich gesehen, dass CrossValidated-Benutzer OP vorschlagen, frühe Artikel über Lasso, Ridge und Elastic Net zu finden. Was sind für die Nachwelt die wegweisenden Arbeiten zu Lasso, Ridge und Elastic Net?
Wie führe ich eine nicht negative Gratregression durch? Nicht-negatives Lasso ist in verfügbar scikit-learn, aber für Ridge kann ich die Nicht-Negativität von Betas nicht erzwingen, und tatsächlich erhalte ich negative Koeffizienten. Weiß jemand warum das so ist? Kann ich Ridge auch in Bezug auf...
Ich verstehe, dass wir Regularisierung in einem Regressionsproblem der kleinsten Quadrate als anwenden können w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) +...
Ich scheine eine Behauptung über lineare Regressionsmethoden, die ich an verschiedenen Orten gesehen habe, falsch zu verstehen. Die Parameter des Problems sind: Eingang: p + 1 y i p x i jNNN Datenproben von Größen, die jeweils aus einer "Antwort" -Größe und "Prädiktor"
Die Ridge-Regression kann ausgedrückt werden als wobei die vorhergesagte Bezeichnung ist , die Identifizierungsmatrix, das Objekt, für das wir eine Bezeichnung finden möchten, und die Matrix von Objekten so dass:y^=(X′X+aId)−1Xxy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} +
\def\l{|\!|} Angesichts der elastischen Netzregression minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1\min_b \frac{1}{2}\l y - Xb \l^2 + \alpha\lambda \l b\l_2^2 + (1 - \alpha) \lambda \l b\l_1 Wie kann ein geeigneter Bereich von λλ\lambda für die Kreuzvalidierung...
Ich bin neu in der Gratregression. Als ich die lineare Gratregression anwendete, erhielt ich die folgenden Ergebnisse: >myridge = lm.ridge(y ~ ma + sa + lka + cb + ltb , temp, lamda = seq(0,0.1,0.001)) > select(myridge) modified HKB estimator is 0.5010689 modified L-W estimator is 0.3718668...
In Anlehnung an meine frühere Frage lautet die Lösung der normalen Gleichungen für die Gratregression wie folgt: β^λ=(XTX+λI)−1XTyβ^λ=(XTX+λI)−1XTy\hat{\beta}_\lambda = (X^TX+\lambda I)^{-1}X^Ty Könnten Sie die Regularisierungsparameter jede Führung bieten für die Wahl . Da zusätzlich die Diagonale...
In gewöhnlichen kleinsten Quadraten, die einen Zielvektor gegen einen Satz von Prädiktoren zurückführen , wird die Hutmatrix als berechnetyyyX.X.X H.= X.( X.tX.)- 1X.tH.=X.(X.tX.)- -1X.tH = X (X^tX)^{-1} X^t und die PRESSE (vorhergesagte verbleibende Quadratsumme) wird berechnet durch S.S.P.= ∑ich(...
Ich bin mir bewusst, dass es gängige Praxis ist, die Merkmale für die Ridge- und Lasso-Regression zu standardisieren. Wäre es jedoch jemals praktischer, die Merkmale auf einer (0,1) -Skala als Alternative zur Z-Score-Standardisierung für diese Regressionsmethoden zu normalisieren?...
Wenn , kann das Problem der kleinsten Quadrate, das dem Wert von eine sphärische Beschränkung auferlegt , als für ein überbestimmtes System. \ | \ cdot \ | _2 ist die euklidische Norm eines Vektors.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta +
Angenommen, ich habe einen hochdimensionalen Datensatz und möchte eine Feature-Auswahl durchführen. Eine Möglichkeit besteht darin, ein Modell zu trainieren, das die wichtigsten Merkmale in diesem Datensatz identifizieren kann, und dieses zu verwenden, um die am wenigsten wichtigen wegzuwerfen. In...
Gratregression in RI haben entdeckt linearRidgeim ridgePaket - das zu einem Modell passt, Koeffizienten und p-Werte angibt, aber nichts, um die allgemeine Anpassungsgüte zu messen lm.ridgeim MASSPaket - das Koeffizienten und GCV, aber keine p-Werte für Parameter meldet Wie kann ich all diese...
Ich arbeite an einem prädiktiven Kostenmodell, bei dem das Alter des Patienten (eine in Jahren gemessene ganzzahlige Größe) eine der Prädiktorvariablen ist. Ein starker nichtlinearer Zusammenhang zwischen Alter und Risiko eines Krankenhausaufenthaltes ist offensichtlich: Ich denke über einen...
Ich arbeite an einer Kreuzvalidierung der Vorhersage meiner Daten mit 200 Probanden und 1000 Variablen. Ich bin an einer Ridge-Regression interessiert, da die Anzahl der Variablen (die ich verwenden möchte) größer ist als die Anzahl der Stichproben. Ich möchte also Schrumpfungsschätzer verwenden....