A pesar de las similitudes básicas como ambos modelos, la probabilidad de éxito en lugar de modelar la variable de respuesta directamente; Creo que hay respuestas más confiables que señalan las diferencias y similitudes entre estos modelos. Una diferencia es que, en logística, se puede usar un...
Estoy tratando de crear un modelo reducido para predecir muchas variables dependientes (DV) (~ 450) que están altamente correlacionadas. Mis variables independientes (IV) también son numerosas (~ 2000) y altamente correlacionadas. Si utilizo el lazo para seleccionar un modelo reducido para cada...
Hastie y Tibshirani mencionan en la sección 4.3.2 de su libro que en la configuración de regresión lineal, el enfoque de mínimos cuadrados es, de hecho, un caso especial de máxima verosimilitud. ¿Cómo podemos probar este resultado? PD: no ahorres detalles
Esta publicación se refiere a un modelo de regresión lineal bivariado, . Siempre he tomado la división de la suma total de cuadrados (SSTO) en la suma de cuadrados por error (SSE) y la suma de cuadrados para el modelo (SSR) por fe, pero una vez que comencé a pensar realmente en eso, no entiendo por...
Después de mi corta experiencia en estadística, parece que el tipo de sumas de cuadrados (tipo I, II, III, IV ...) utilizados para obtener resultados ANOVA podría marcar una diferencia dramática en los resultados de las pruebas (especialmente de modelos con interacciones y faltantes) datos). Sin...
Sé que el anterior de Zellner está utilizando datos para establecer información previa, pero en realidad todo el modelo depende de los datos. ¿Hay alguna otra
¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
Actualmente estoy trabajando en una forma de transformar dos valores de prueba de fósforo diferentes entre sí. Antecedentes Existen muchos métodos (de extracción) para medir el fósforo disponible de la planta en el suelo. Diferentes países aplican diferentes métodos, por lo tanto, para comparar...
Supongamos que tengo un montón de ciudades con diferentes tamaños de población, y quiero ver si hay una relación lineal positiva entre el número de tiendas de licores en una ciudad y el número de DUI. Donde estoy determinando si esta relación es significativa o no basada en una prueba t del...
Hola, estoy estudiando técnicas de regresión. Mis datos tienen 15 características y 60 millones de ejemplos (tarea de regresión). Cuando probé muchas técnicas de regresión conocidas (árbol impulsado por gradiente, regresión de árbol de decisión, AdaBoostRegressor, etc.), la regresión lineal...
Soy consciente de que es una práctica común estandarizar las características para la regresión de cresta y lazo; sin embargo, ¿sería más práctico normalizar las características en una escala (0,1) como alternativa a la estandarización de la puntuación z para estos métodos de regresión?...
Tengo un modelo de regresión simple ( y = param1 * x1 + param2 * x2 ). Cuando ajusto el modelo a mis datos, encuentro dos buenas soluciones: La solución A, params = (2,7), es mejor en el conjunto de entrenamiento con RMSE = 2.5 ¡PERO! Solución B params = (24,20) gana mucho en el conjunto de...
Considere la siguiente gráfica en la que simulé datos de la siguiente manera. Observamos un resultado binario para el cual la probabilidad real de ser 1 se indica mediante la línea negra. La relación funcional entre una covariable y es un polinomio de tercer orden con enlace logístico (por lo que...
En 'Los elementos del aprendizaje estadístico', la expresión para la descomposición de la variación de sesgo del modelo lineal se da como donde es la función objetivo real, es la varianza del error aleatorio en el modelo y es el estimador lineal de .f ( x 0 ) σ 2 ε y = f ( x ) +...
Me gustaría clasificar los puntos de datos como que necesitan un modelo más complejo o que no necesitan un modelo más complejo. Mi pensamiento actual es ajustar todos los datos a un modelo lineal simple y observar el tamaño de los residuos para hacer esta clasificación. Luego leí un poco sobre las...
Estoy leyendo Thinking, Fast and Slow de Daniel Kahneman y me encontré con el siguiente texto Hace algunos años tuve una oportunidad inusual de examinar de cerca la ilusión de la habilidad financiera. Me habían invitado a hablar con un grupo de asesores de inversiones en una empresa que brindaba...
Estoy estudiando la diferencia entre la regularización en la regresión RKHS y la regresión lineal, pero me resulta difícil comprender la diferencia crucial entre los dos. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx...
Hay varios sitios web que describen el descenso de gradiente para encontrar los parámetros para la regresión lineal simple ( aquí hay uno de ellos). Google también lo describe en su nuevo curso (para el público) de ML. Sin embargo en Wikipedia , se proporcionan las siguientes fórmulas para...
Con la regresión OLS aplicada a la respuesta continua, se puede construir la ecuación de regresión múltiple ejecutando secuencialmente regresiones de los residuos en cada covariable. Mi pregunta es, ¿hay alguna manera de hacer esto con la regresión logística a través de los residuos de regresión...