Preguntas etiquetadas con feature-selection

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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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¿En qué implementaciones se requiere la escala variable de los árboles de decisión y la normalización (ajuste) de las variables (características)?

En muchos algoritmos de aprendizaje automático, el escalado de características (también conocido como escalado variable, normalización) es un paso de preprocesamiento común Wikipedia - Escalado de características - esta pregunta estaba cerrada Pregunta # 41704 - ¿Cómo y por qué funcionan la...

machine-learning feature-selection cart
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¿Pueden las variables independientes con baja correlación con la variable dependiente ser predictores significativos?

Tengo ocho variables independientes y una dependiente. He ejecutado una matriz de correlación, y 5 de ellos tienen una baja correlación con el DV. Luego ejecuté una regresión múltiple por pasos para ver si alguno / todos los IV pueden predecir el DV. La regresión mostró que solo dos IV pueden...

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