lasso

    0熱度

    2回答

    如何動態定義使用套索在快速JS路徑中呈現的marko模板的依賴關係？

    例如：考慮路線/主題 路線應該將其自身放入指定爲路線/查詢參數的主題（讀取：LESS顏色變量）中。 基於主題參數，自定義的JS腳本也可能需要注入。 根據提供的參數（這會排除預先配置套索或使用bower.json），腳本和樣式可能會也可能不會包含在內。這也意味着必須在路由呈現模板之前指定依賴關係。 我目前使用的Marko V4 + ExpressJS +套索+少+套索馬爾科+套索少 我不張貼代碼，因
    express less lasso marko 2017-03-28

    2熱度

    1回答

    在分類變量中使用R中的LASSO

    我有一個包含1000個觀察值和76個變量的數據集，其中約有20個是分類變量。我想在整個數據集上使用LASSO。我知道有因素變量在LASSO中通過lars或glmnet並不真正起作用，但變量太多，並且存在太多不同的，無序的值，他們可以對這些變量進行合理的數值重新編碼。 在這種情況下可以使用LASSO嗎？我該怎麼做呢？創建預測的矩陣債收益率這樣的響應： hdy<-as.numeric(housingD
    r regression glmnet lasso lars 2017-10-21

    2熱度

    2回答

    在Statsmodels中實施LASSO迴歸？

    我很喜歡在statsmodels中使用線性LASSO迴歸，所以爲了能夠使用「公式」表示法來編寫模型，這將爲處理很多分類變量以及它們的交互時節省相當多的編碼時間。但是，它似乎還沒有在統計模型中實現？
    python regression statsmodels lasso 2017-04-17

    0熱度

    2回答

    帶有順序響應變量的熔合套索的r軟件包？

    任何人都可以建議任何現存r包實現融合套索與有序logit模型？ 我檢查r軟件包，包括glmnet，genlasso，penalizedLDA和orderedLasso但其中沒有包括融合處罰，廣義線性模型...
    r ordinal lasso 2017-07-26

    3熱度

    2回答

    R - 從caret和glmnet套索模型對象提取因子的預測變量名稱

    在下面的示例中，我使用3個變量predict，var1和var2（一個因子）設置了df。 當我在插入符號或glmnet中運行模型時，係數會轉換爲虛擬變量，如var2b。 我想以編程方式提取變量名稱並匹配原始變量名稱，而不是虛擬變量名稱 - 有沒有辦法做到這一點？ 這只是一個例子，我的現實世界的問題有很多不同的級別的變量，因此，我想避免這樣做手動，就像試圖排除「b」。 謝謝！ library(car
    r caret glmnet lasso 2017-07-27

    4熱度

    3回答

    使用Iris數據集在Python中重現R的LASSO/Logistic迴歸結果使用Iris數據集

    我試圖在Python中重現以下R結果。在這種特殊情況下，R預測技能低於Python技能，但通常我的經驗並非如此（因此希望以Python重現結果的原因），因此請忽略此處的細節。 目標是預測花種（'雜色'0或'維吉尼卡'1）。我們有100個標籤樣本，每個樣本包含4個花的特徵：萼片長度，萼片寬度，花瓣長度，花瓣寬度。我將數據分爲訓練（60％的數據）和測試集（40％的數據）。將10倍交叉驗證應用於訓練集以
    python r scikit-learn logistic-regression lasso 2017-04-24

    1熱度

    1回答

    R中的隨機化套索

    我一直試圖在R中創建一個隨機化套索函數，但它似乎沒有產生與Python sklearn隨機化套索函數相同的結果。我在這裏應用相同的理念，但無法理解其中的差異。該代碼被修改基於該代碼：randomized lasso function in R. 這裏是代碼和樣本數據： # generate synthetic data set.seed(100) size = 750 x = matrix(
    r scikit-learn lasso stability 2017-04-24

    1熱度

    1回答

    爲什麼不同的初始點會導致套索優化（凸面）的不同結果？

    我想對950個樣本和大約5000個特徵的數據使用套索優化。套索函數是$（1 /（2 * numberofsamples））* || y - Xw ||^2_2 + alpha * || w || _1 $。一旦嘗試使用初始化的最小化，我得到完全不同的w這很奇怪，因爲套索是凸的，初始化不應該影響結果。這是帶和不帶初始化的套索的結果。 tol是寬容。如果w的變化變爲低音容忍，則會發生收斂。 tol=0
    python optimization scikit-learn linear-regression lasso 2017-09-24

    0熱度

    1回答

    二項分佈數據錯誤

    使用glmnet我進口了一些數據如下 surv <- read.table("http://www.stat.ufl.edu/~aa/glm/data/Student_survey.dat",header = T) x <- as.matrix(select(surv,-ab)) y <- as.matrix(select(surv,ab)) glmnet::cv.glmnet(x,y,al
    r glmnet lasso binomial-coefficients 2017-08-06

    0熱度

    2回答

    套索後：將剩餘的變量存儲爲新的數據框（使用R）

    首先，非常感謝您的關注和時間。我的問題（使用R）： 爲了預測yvar，我已經運行套索迴歸從而減少該組xvariables的從736至30 lasso.mod =glmnet(x,y,alpha=1) cv.out =cv.glmnet (x,y,alpha=1) lasso.bestlam =cv.out$lambda.min tmp_coef = coef(cv.out,s=lasso.b
    r dataframe subset lasso 2017-05-04
最新問題