Sezon wakacyjny dał mi możliwość zwinięcia się przy kominku dzięki elementom statystycznego uczenia się . Z perspektywy (częstej) ekonometrii mam problem z uchwyceniem zastosowania metod skurczu, takich jak regresja grzbietu, lasso i regresja najmniejszego kąta (LAR). Zazwyczaj interesują mnie same...
Przepraszam, jeśli to pytanie jest trochę podstawowe. Chciałbym użyć selekcji zmiennych LASSO dla modelu wielokrotnej regresji liniowej w R. Mam 15 predyktorów, z których jeden jest kategoryczny (czy to spowoduje problem?). Po ustawieniu mojego i Y używam następujące polecenia:xxxyyy model =...
Kiedyś słyszałem metodę podwójnego użycia lassa (jak podwójne lasso), w której wykonuje się lasso na oryginalnym zestawie zmiennych, powiedzmy S1, uzyskuje rzadki zbiór o nazwie S2, a następnie ponownie wykonuje lasso na zestawie S2, aby uzyskać zestaw S3 . Czy istnieje na to termin metodologiczny?...
Zastanawiam się, dlaczego metody wyboru modeli LASSO i LARS są tak popularne, mimo że są to po prostu warianty stopniowego wybierania do przodu (a zatem cierpią na zależność od ścieżki)? Podobnie, dlaczego metody Ogólnego do Specyficznego (GETS) wyboru modelu są w większości ignorowane, nawet...
Dla mojego obecnego reseach używam metody Lasso poprzez pakiet glmnet w R na zmiennej zależnej dwumianowej. W glmnet optymalna lambda jest określana poprzez walidację krzyżową, a uzyskane modele można porównać z różnymi miarami, np. Błędem błędnej klasyfikacji lub dewiacją. Moje pytanie: jak...
Chcę wykonać następujące czynności: 1) Regresja OLS (bez kary), aby uzyskać współczynniki beta ; oznacza zmienne użyte do regresji. Robię to przezb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Regresja Lasso z terminem karnym, kryteriami wyboru są Bayesowskie...