Публикации по теме lasso-regression

Публикации по теме 'lasso-regression'

Регрессия и ее варианты: простая, множественная, LASSSO, хребтовая и ступенчатая регрессия.

Сходства и различия между различными типами регрессии Допустим, вы, как специалист по обработке данных, хотите проанализировать набор данных об учениках, в котором есть записи об их росте и весе. Вы заметили, что в столбце веса отсутствует значение. Можете ли вы предсказать это отсутствующее значение? Регрессия помогает решить подобные проблемы. В реальных приложениях машинного обучения регрессионные модели часто используются для прогнозирования неизвестных значений на основе..

Преодоление переобучения с помощью регуляризации

Переобучение — очень распространенная проблема в задачах машинного обучения, но с ней может быть довольно сложно справиться. Отбрасывание некоторых признаков, которые не важны, — это простой способ справиться с переоснащением, но как насчет регуляризации? Регуляризация похожа на лекарство от нашей склонности подстраиваться или отвлекаться на шум в наших данных. Если наша модель изучает этот шум, это не имеет смысла, поскольку эти точки данных на самом деле не отражают истинные свойства..

Проблема переобучения

Понимание регрессии регуляризации с использованием Ridge & Lasso Содержание: 1 Проблемы переобучения 2 Регуляризация - 2.1 Регрессия хребта - 2.2 Регрессия Лассо - 2.3 Сходства и различия между Риджем и Лассо 3 Понимание коэффициентов Риджа с помощью SVD 1. Проблемы переобучения: В области машинного обучения и глубокого обучения с учителем широко используется термин «Обобщение», который измеряет, насколько хорошим прогнозом является выполнение вашей модели тестовых..

Введение в обычные методы наименьших квадратов, регрессию гребня и лассо

Регрессия — важный инструмент для специалистов по данным. Это позволяет нам моделировать и прогнозировать многие аспекты наших данных. При выполнении регрессии мы берем выборку данных и подгоняем линию к выборке данных. Эта линия может очень хорошо соответствовать образцу, но не всегда соответствует всему набору данных. Мы можем преодолеть некоторые из этих проблем, используя методы регуляризации гребня или лассо с нашей моделью регрессии. В этой статье я кратко расскажу вам о..

Использование моделирования классификации редких событий для прогнозирования плей-офф Кубка Стэнли 2023 года

Кто заберет домой кубок лорда Стэнли в этом году? Введение В машинном обучении (ML) очень сложно точно классифицировать редкое событие по двум причинам: Событие, которое пытаются предсказать, происходит недостаточно часто, чтобы можно было точно определить взаимосвязь между предикторами и переменными отклика. Разделение данных на данные обучения и тестирования затруднено из-за дисбаланса между положительными и отрицательными значениями отклика. Прогнозирование победителя..

Регуляризация — пора наказывать

Введение Метод регуляризации очень популярен в области машинного обучения, однако вы увидите, что многие люди до сих пор его не используют. Одна из причин, о которой я могу думать, заключается в сложности всей концепции регуляризации, поэтому я решил сделать ее простой для всех нас. В этой статье я попытаюсь объяснить регуляризацию простым для понимания и использования способом. По сути, пока я объясняю концепцию, я дам практические подробности о том, как реализовать регуляризацию в..

Линейная регрессия

Что такое регрессия? Регрессионный анализ - это мощный статистический метод, который позволяет исследовать взаимосвязь между двумя или более интересующими переменными. Регрессионный анализ - это надежный метод определения переменных, влияющих на интересующую тему. Процесс выполнения регрессии позволяет вам с уверенностью определить, какие факторы имеют наибольшее значение, какие факторы можно игнорировать и как эти факторы влияют друг на друга. Линейная регрессия Это..