Als «linear-regression» getaggte Fragen

Techniken zum Analysieren der Beziehung zwischen einer (oder mehreren) "abhängigen" Variablen und "unabhängigen" Variablen.

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Wird eine "Kurve" als "linear" betrachtet?
Bei der linearen Regression passen wir ein Polynom an einen Satz von Datenpunkten an. In Bishops Buch über Mustererkennung und maschinelles Lernen gibt es einige Beispiele, bei denen die Anpassung eine Kurve oder eine gerade Linie ist. Ich bin etwas verwirrt, ob eine Kurve linear ist oder nicht. Der Begriff …
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Generieren Sie Vorhersagen, die orthogonal (nicht korreliert) zu einer bestimmten Variablen sind
Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht parametrischen Methode wie erzeugt werden, xgboost.XGBRegressoraber ich …
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Kann man lineare Modelle auf „Blöcken“ des Datensatzes erstellen, wenn man sie nicht auf dem gesamten Datensatz erstellen kann?
Kann man lineare Modelle auf "Blöcken" des Datensatzes erstellen, wenn man sie nicht auf dem gesamten Datensatz erstellen kann? Insbesondere habe ich noch über 88.000 Variablen (Features) übrig und man kann ohne viel Speicher nicht viel damit anfangen. Aber verlieren Modelle bei "Blöcken" die Wechselwirkungen zwischen Blöcken oder gibt es …
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Implementierung des stochastischen Gradientenabfalls in Python
Ich versuche, einen grundlegenden stochastischen Gradientenabstiegsalgorithmus für eine lineare 2D-Regression in Python zu implementieren. Ich habe einen Boilerplate-Code für Vanilla GD erhalten und versucht, ihn für SGD zu konvertieren. Insbesondere - ich bin mir ein wenig unsicher, ob ich die Verlustfunktion und partielle Ableitungen korrekt implementiert habe, da ich mit …
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Theoretische Grenze - Regressionsfehler
Die Bayes-Fehlerrate ist eine theoretische Grenze, die anhand einiger Daten die niedrigstmögliche Fehlerrate für ein Klassifizierungsproblem bestimmt. Ich habe mich gefragt, ob es für den Fall von Regressionsalgorithmen ein äquivalentes Konzept gibt. Mein Ziel ist es zu bestimmen, wie weit der Fehler meines Regressionsalgorithmus von dieser theoretischen Grenze entfernt ist, …
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