Por lo general, se refiere a la "estandarización z", que consiste en cambiar y reescalar datos para asegurar que tengan media cero y varianza unitaria. También son posibles otras "estandarizaciones".
En cierta literatura, he leído que una regresión con múltiples variables explicativas, si está en unidades diferentes, necesitaba ser estandarizada. (La estandarización consiste en restar la media y dividirla por la desviación estándar). ¿En qué otros casos necesito estandarizar mis datos? ¿Hay...
En el trabajo estábamos discutiendo esto ya que mi jefe nunca había oído hablar de normalización. En álgebra lineal, la normalización parece referirse a la división de un vector por su longitud. Y en estadística, la estandarización parece referirse a la resta de una media que luego se divide por su...
¿En qué circunstancias desearía, o no, escalar o estandarizar una variable antes del ajuste del modelo? ¿Y cuáles son las ventajas / desventajas de escalar una
Una buena práctica común en Machine Learning es hacer la normalización de características o la estandarización de datos de las variables predictoras, eso es todo, centrar los datos restando la media y normalizarlos dividiendo por la varianza (o la desviación estándar también). Para la...
¿Transforme todos mis datos o pliegues (si se aplica CV) al mismo tiempo? p.ej (allData - mean(allData)) / sd(allData) ¿Transforme el conjunto de trenes y el conjunto de pruebas por separado? p.ej (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) ¿O...
Mi pregunta es si necesitamos estandarizar el conjunto de datos para asegurarnos de que todas las variables tengan la misma escala, entre [0,1], antes de ajustar la regresión logística. La formula es: Xyo- min ( xyo)max ( xyo) - min (
Tengo 2 preguntas simples sobre regresión lineal: ¿Cuándo se aconseja estandarizar las variables explicativas? Una vez que la estimación se lleva a cabo con valores estandarizados, ¿cómo se puede predecir con nuevos valores (cómo se debe estandarizar los nuevos valores)? Algunas referencias...
Para el LASSO (y otros procedimientos de selección de modelos) es crucial reescalar los predictores. La recomendación general que sigo es simplemente usar una normalización de media 0 desviación estándar 1 para variables continuas. Pero, ¿qué hay que ver con los maniquíes? Por ejemplo, algunos...
He leído tres razones principales para estandarizar variables antes de algo como la Lassoregresión: 1) Interpretabilidad de coeficientes. 2) Capacidad para clasificar la importancia del coeficiente según la magnitud relativa de las estimaciones del coeficiente posterior a la contracción. 3) No...
¿Es que en la estandarización se conoce la varianza, mientras que en la estudianteización no se conoce y, por lo tanto, se estima?
Tengo una pregunta en la que pide verificar si la distribución Uniforme ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) está normalizada. Por un lado, ¿qué significa que cualquier distribución se normalice? Y dos, ¿cómo hacemos para verificar si una distribución está normalizada o no? Entiendo...
Hola chicos, encontré uno o dos artículos que usan regresión de cresta (para datos de baloncesto). Siempre me dijeron que estandarizara mis variables si ejecutaba una regresión de cresta, pero simplemente me dijeron que hiciera esto porque la cresta era una variante de escala (la regresión de...
Considere la regresión lineal con cierta regularización: Ej. Encuentre que minimice| El | A x - b | El | 2 + λ | El | x | El | 1xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Por lo general, las columnas de A están estandarizadas para tener una media cero y una norma unitaria,...
Mis variables de entrada tienen diferentes dimensiones. Algunas variables son decimales, mientras que otras son cientos. ¿Es esencial centrar (restar la media) o escalar (dividir por desviación estándar) estas variables de entrada para que los datos no tengan dimensiones cuando se utiliza un bosque...
En general, estandarizo mis variables independientes en regresiones, para comparar adecuadamente los coeficientes (de esta manera tienen las mismas unidades: desviaciones estándar). Sin embargo, con datos de panel / longitudinales, no estoy seguro de cómo debería estandarizar mis datos,...
Al realizar la clasificación SVM lineal, a menudo es útil normalizar los datos de entrenamiento, por ejemplo restando la media y dividiendo por la desviación estándar, y luego escalar los datos de prueba con la media y la desviación estándar de los datos de entrenamiento. ¿Por qué este proceso...
¿Tiene sentido estandarizar una variable dependiente dentro del grupo de identificación? El siguiente documento de trabajo (Desaceleración de la deforestación en la Amazonía legal; ¿Precios o políticas ?, pdf ) utiliza una variable dependiente estandarizada para analizar el efecto del cambio de...
Me doy cuenta de que esta es probablemente una pregunta muy simple, pero después de buscar no puedo encontrar la respuesta que estoy buscando. Tengo un problema en el que necesito estandarizar las variables para ejecutar la (regresión de cresta) para calcular las estimaciones de cresta de las...
Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . He estado trabajando con algunos datos...
Me he encontrado con un muy buen texto sobre Bayes / MCMC. TI sugiere que una estandarización de sus variables independientes hará que un algoritmo MCMC (Metrópolis) sea más eficiente, pero también puede reducir la (multi) colinealidad. ¿Puede ser eso cierto? ¿Es esto algo que debería hacer como...