Публикации по теме 'lasso-regression'


Ридж-лассо и регрессия:
Машинное обучение, наука о данных, регрессия Ридж и регрессия Лассо: Импровизированная линейная регрессия Введение В некоторых задачах машинного обучения мы часто сталкиваемся с термином Линейная регрессия . Это очень полезный инструмент для предиктивного анализа. Здесь мы обсудим некоторые сбои в работе этой линейной регрессии при определенных условиях и пути решения этой проблемы. Проблемы линейной регрессии Основная проблема в сегодняшнем обсуждении возникает, когда у..
Выбор признаков с регрессией лассо
Выбор признаков с регрессией лассо Самое краткое и простое руководство по выбору признаков с помощью регрессии Лассо в Python. Лассо-регрессия для выбора признаков? Пытаясь минимизировать функцию стоимости, регрессия Лассо автоматически выбирает те функции, которые полезны, отбрасывая бесполезные или избыточные функции. В регрессии Лассо отбрасывание признака сделает его коэффициент равным 0. Кроме того, регрессия Лассо делает модель более обобщаемой для невидимых выборок...
Выбор функций в предварительной обработке данных
Уровень статьи: Расширенный Мои клиенты часто спрашивают меня об особенностях тех или иных методов предварительной обработки данных, зачем они нужны и когда их использовать. Я расскажу о нескольких распространенных (и не очень) методах предварительной обработки в серии статей на эту тему. В этой серии о предварительной обработке: Стандартизация данных — Краткое объяснение — для начинающих Нормализация данных — Краткое объяснение — для начинающих Горячее кодирование —..
Лассо-регрессия с подходом Gurobi и установка коэффициентов
Пошаговое руководство по формулированию линейной регрессии Лассо с использованием моделей оптимизации с формулой Gurobi и заданием коэффициентов Линейная регрессия — это широко используемый контролируемый метод, который имеет многочисленные применения в промышленности и реальном мире. Однако один из часто возникающих вопросов заключается в том, можно ли контролировать или устанавливать коэффициенты множественной регрессии, будь то линейная или логистическая регрессия. Это спорная..
Ридж и регрессия Лассо
Введение. Наиболее часто используемый статистический метод, который позволяет моделировать и понимать взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными, — это регрессионный анализ. Однако мультиколлинеарность или большое количество предикторов могут создавать проблемы для обычных регрессионных моделей. В таких ситуациях полезны такие методы регуляризации, как Лассо и Ридж-регрессия. Цель этого эссе — дать читателям полное представление о регрессии..
Регрессия LASSO — Использование Python с нуля
Регрессия LASSO — это метод контролируемой и регуляризации, используемый для уменьшения дисперсии и выбора признаков. LASSO расшифровывается как Оператор наименьшего абсолютного сокращения и выбора . Это помогает упорядочить модель, выбирая релевантные функции и уменьшая нерелевантные функции — отсюда и название предполагает «Уменьшение и выбор». Прежде чем углубиться в концепцию, сначала нам нужно понять определение регуляризации. Регуляризация - это метод предотвращения..
4 лучших алгоритма регрессии в Scikit-learn
4 лучших алгоритма регрессии в Scikit-learn Регрессия — это надежное статистическое измерение для исследования взаимосвязи между одной или несколькими независимыми (входными признаками) переменными и одной зависимой переменной (выходными данными). В ИИ регрессия — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который может прогнозировать непрерывные числовые значения. Проще говоря, входные функции из набора данных передаются в алгоритм регрессии машинного обучения, который..