Zwykle odnosi się do „standaryzacji z”, która polega na przesunięciu i ponownym skalowaniu danych w celu zapewnienia, że mają zerową średnią i wariancję jednostkową. Możliwe są także inne „standaryzacje”.
W niektórych literaturach czytałem, że regresja z wieloma zmiennymi objaśniającymi, jeśli jest w różnych jednostkach, wymaga standaryzacji. (Standaryzacja polega na odjęciu średniej i podzieleniu przez odchylenie standardowe). W jakich innych przypadkach muszę standaryzować swoje dane? Czy istnieją...
W pracy rozmawialiśmy o tym, ponieważ mój szef nigdy nie słyszał o normalizacji. W algebrze liniowej normalizacja wydaje się odnosić do podziału wektora przez jego długość. A w statystykach normalizacja wydaje się odnosić do odejmowania średniej, a następnie dzielonej przez jej SD. Ale wydają się...
W jakich okolicznościach chciałbyś skalować lub standaryzować zmienną przed dopasowaniem modelu? A jakie są zalety / wady skalowania
Powszechną dobrą praktyką w uczeniu maszynowym jest normalizacja funkcji lub standaryzacja danych zmiennych predykcyjnych, to znaczy, wyśrodkowanie danych odejmując średnią i normalizując ją dzieląc przez wariancję (lub też odchylenie standardowe). W celu zapewnienia sobie samowystarczalności i dla...
Czy jednocześnie przekształcam wszystkie moje dane lub foldery (jeśli zastosowano CV)? na przykład (allData - mean(allData)) / sd(allData) Czy osobno przekształcam skład zestawu i zestaw testowy? na przykład (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) /...
Moje pytanie brzmi: czy musimy dopasować zestaw danych, aby upewnić się, że wszystkie zmienne mają tę samą skalę, między [0,1], przed dopasowaniem regresji logistycznej. Formuła jest następująca: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} Mój...
Mam 2 proste pytania dotyczące regresji liniowej: Kiedy zaleca się ujednolicenie zmiennych objaśniających? Po przeprowadzeniu oszacowania ze znormalizowanymi wartościami, jak można przewidzieć nowe wartości (jak należy znormalizować nowe wartości)? Niektóre referencje byłyby pomocne....
W przypadku LASSO (i innych procedur wyboru modelu) kluczowe jest przeskalowanie predyktorów. Ogólna rekomendacja śledzę to po prostu użyć 0, 1 średni normalizację standardowego odchylenia dla zmiennych ciągłych. Ale co to ma wspólnego z manekinami? Np. Niektóre zastosowane przykłady z tej samej...
Przeczytałem trzy główne powody standaryzacji zmiennych przed czymś takim jak Lassoregresja: 1) Interpretowalność współczynników. 2) Możliwość uszeregowania znaczenia współczynnika według względnej wielkości oszacowań współczynnika skurczu. 3) Nie ma potrzeby przechwytywania. Ale zastanawiam...
Czy jest tak, że w standaryzacji znana jest wariancja, podczas gdy w trakcie studentizacji nie jest znana, a zatem szacowana? Dziękuję
Mam pytanie, w którym prosi się o sprawdzenie, czy rozkład jednolity ( Uniform(a,b)Unjafaorm(za,b){\rm Uniform}(a,b) ) jest znormalizowany. Po pierwsze, co to znaczy znormalizować dowolny rozkład? I po drugie, jak przejść do sprawdzenia, czy rozkład jest znormalizowany? Rozumiem, obliczając...
Cześć chłopaki, znalazłem jeden lub dwa artykuły, które używają regresji grzbietu (dla danych koszykówki). Zawsze kazano mi ustandaryzować moje zmienne, jeśli prowadziłem regresję grzbietu, ale po prostu kazano mi to zrobić, ponieważ grzbiet był wariantem skali (regresja grzbietu nie była tak...
Moje zmienne wejściowe mają różne wymiary. Niektóre zmienne są dziesiętne, a niektóre setne. Czy konieczne jest wyśrodkowanie (odjęcie średniej) lub skalowanie (podzielenie przez odchylenie standardowe) tych zmiennych wejściowych, aby dane były bezwymiarowe podczas korzystania z losowego...
Rozważ regresję liniową z pewną regularyzacją: Np. Znajdź który minimalizuje | | A x - b | | 2 + λ | | x | | 1xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Zwykle kolumny A są znormalizowane, aby miały średnią zerową i normę jednostkową, podczas gdy jest wyśrodkowany, aby mieć...
Ogólnie rzecz biorąc, standaryzuję moje zmienne niezależne w regresjach, aby właściwie porównać współczynniki (w ten sposób mają one te same jednostki: odchylenia standardowe). Jednak w przypadku danych panelowych / podłużnych nie jestem pewien, jak powinienem ustandaryzować swoje dane, zwłaszcza...
Podczas przeprowadzania liniowej klasyfikacji SVM często pomocne jest znormalizowanie danych treningowych, na przykład poprzez odjęcie średniej i podzielenie przez odchylenie standardowe, a następnie skalowanie danych testowych ze średnią i odchyleniem standardowym danych treningowych. Dlaczego ten...
Zdaję sobie sprawę, że jest to prawdopodobnie bardzo proste pytanie, ale po przeszukaniu nie mogę znaleźć odpowiedzi, której szukam. Mam problem, w którym muszę ustandaryzować zmienne uruchamiające (regresję grzbietu), aby obliczyć szacunki grzbietu bet. Następnie muszę przekonwertować je z...
Czy standaryzacja zmiennej zależnej w grupie identyfikacyjnej ma sens? Poniższy dokument roboczy (Spowolnienie wylesiania w legalnej Amazonii; Ceny czy zasady ?, pdf ) wykorzystuje znormalizowaną zmienną zależną do analizy wpływu ogólnej zmiany polityki w Brazylii na wylesianie. Standaryzacja...
Natknąłem się na bardzo dobry tekst na Bayes / MCMC. IT sugeruje, że standaryzacja zmiennych niezależnych sprawi, że algorytm MCMC (Metropolis) będzie bardziej wydajny, ale może także zmniejszyć (wiele) kolinearność. Czy to może być prawda? Czy powinienem to robić standardowo...
Zamknięte . To pytanie wymaga szczegółów lub jasności . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Dodaj szczegóły i wyjaśnij problem, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Pracowałem z niektórymi danymi dotyczącymi czasu cyklu...