Permítanme decir desde el principio que soy muy nuevo en el aprendizaje automático y que no soy bueno en matemáticas. Entiendo lo que hace TF-IDF, pero en el libro que estoy leyendo también observa lo siguiente (está discutiendo cómo scikit-learn hace las cosas): Ambas clases [TfidfTransformer y...
En muchos artículos que consideran tratamientos y resultados, veo tablas (generalmente "tabla 1") de lo que podría llamarse variables molestas (a menudo demográficas, a veces afecciones médicas) con pruebas de significación y texto como "los grupos fueron ampliamente similares, allí no hubo...
Creo que esto es un poco básico, pero digamos que tengo una variable aleatoria XXX , ¿es la probabilidad PAG( X≤ a )PAG(X≤un)P(X \leq a) la misma que P(f(X)≤f(a))PAG(F(X)≤F(un))P(f(X) \leq f(a)) para cualquier función continua con valor real fFf
Estoy leyendo sobre la mejor selección de subconjuntos en el libro Elementos de aprendizaje estadístico. Si tengo 3 predictores x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 , creo 23=823=82^3=8 subconjuntos: Subconjunto sin predictores subconjunto con predictor x1x1x_1 subconjunto con predictorx2x2x_2 subconjunto...
Quiero construir un modelo de regresión que sea un promedio de múltiples modelos OLS, cada uno basado en un subconjunto de datos completos. La idea detrás de esto se basa en este documento . Creo k pliegues y construyo k modelos OLS, cada uno con datos sin uno de los pliegues. Luego promedio los...
He notado que en muchas aplicaciones prácticas, los métodos basados en MCMC se usan para estimar un parámetro a pesar de que el posterior es analítico (por ejemplo, porque los anteriores fueron conjugados). Para mí, tiene más sentido usar estimadores MAP en lugar de estimadores basados en MCMC....
Digamos que estoy calculando alturas (en cm) y los números deben ser superiores a cero. Aquí está la lista de muestra: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 En este...
Mi pregunta: ¿Por qué el bosque aleatorio considera subconjuntos aleatorios de características para dividir a nivel de nodo dentro de cada árbol en lugar de a nivel de árbol ? Antecedentes: esta es una cuestión de historia. Estaño Kam Ho publicó este trabajo en la construcción de "bosques de...
Recientemente he estado aprendiendo sobre las reglas de puntuación adecuadas para los clasificadores probabilísticos. Varios hilos en este sitio web han hecho hincapié en que la precisión es una regla de puntuación inadecuada y no debe usarse para evaluar la calidad de las predicciones generadas...
No es necesario que una regresión de en sea causal si se omiten variables que influyen tanto en como en . Pero si no fuera por las variables omitidas y el error de medición, ¿es una regresión causal? Es decir, si todas las variables posibles se incluyen en la
He estado discutiendo con varios miembros del laboratorio sobre este, y hemos recurrido a varias fuentes, pero aún no tenemos la respuesta: Cuando decimos que un GLM tiene una familia de poisson , digamos, ¿estamos hablando de la distribución de los residuos o la variable de respuesta? Puntos de...
He estado tratando de aprender qué distribuciones usar en GLM, y estoy un poco confundido sobre cuándo usar la distribución normal. En una parte de mi libro de texto, dice que una distribución normal podría ser buena para modelar los puntajes de los exámenes. En la siguiente parte, pregunta qué...
Este es un pensamiento extraño que tuve al revisar algunas estadísticas antiguas y, por alguna razón, parece que no puedo pensar en la respuesta. Un PDF continuo nos dice la densidad de los valores de observación en cualquier rango dado. Es decir, si , por ejemplo, entonces la probabilidad de que...
He enviado una encuesta a una muestra de artistas. Una de las preguntas era indicar el porcentaje de ingresos derivados de: actividad artística, apoyo gubernamental, pensión privada, actividades no relacionadas con las artes. Alrededor del 65% de los individuos respondieron de manera tal que la...
Actualmente estoy trabajando en un problema en el que tenemos un pequeño conjunto de datos y estamos interesados en el efecto de causalidad de un tratamiento en el resultado. Mi asesor me ha indicado que realice una regresión univariada en cada predictor con el resultado como respuesta, luego la...
Las clases pronosticadas a partir de la regresión logística (binaria) se determinan utilizando un umbral en las probabilidades de pertenencia a la clase generadas por el modelo. Según tengo entendido, normalmente se usa 0.5 por defecto. Pero variar el umbral cambiará las clasificaciones predichas....
Por lo general, en la regresión logística, ajustamos un modelo y obtenemos algunas predicciones sobre el conjunto de entrenamiento. Luego validamos de manera cruzada esas predicciones de entrenamiento (algo así como aquí ) y decidimos el valor umbral óptimo basado en algo como la curva ROC. ¿Por...
¿Es válido usar la longitud media ( hhh ) y el peso medio ( www ) de una población dada para calcular el índice de masa corporal promedio ( BMI=wh2BMI=wh2BMI = \frac{w}{h^2} ) para esa
En Kahneman y Deaton (2010) † , los autores escriben lo siguiente:††^\dagger Esta regresión explica el 37% de la varianza, con un error cuadrático medio (RMSE) de 0.67852. Para eliminar los valores atípicos y los informes de ingresos inverosímiles, descartamos observaciones en las que el valor...
Dado un conjunto de datos con resultados binarios algunas matrices de predicción , el modelo de regresión logística estándar estima los coeficientes que maximizan la probabilidad binomial. Cuando X es rango completo, \ beta_ {MLE} es único; cuando la separación perfecta no está presente, es...