Als «lars» getaggte Fragen

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Welches Problem lösen Schrumpfmethoden?
Die Weihnachtszeit hat mir die Möglichkeit gegeben, mich mit den Elementen des statistischen Lernens am Feuer zu entspannen . Aus ökonometrischer Sicht (häufig) habe ich Probleme, die Verwendung von Schrumpfungsmethoden wie Ridge Regression, Lasso und Least Angle Regression (LAR) zu verstehen. Normalerweise interessiert mich die Parameterschätzung selbst und das Erreichen …




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R - Lasso-Regression - unterschiedliche Lambda pro Regressor
Ich möchte Folgendes tun: 1) OLS-Regression (kein Bestrafungsterm), um Beta-Koeffizienten ; steht für die zur Regression verwendeten Variablen. Ich mache das durch jb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Lasso-Regression mit einem Bestrafungsbegriff, die Auswahlkriterien sind die Bayesian Information Criteria (BIC), angegeben durch λj=log(T)T|b∗j|λj=log⁡(T)T|bj∗|\lambda _{j} = …
11 r  regression  glmnet  lars 

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Genaue Definition des Abweichungsmaßes im glmnet-Paket mit Kreuzvalidierung?
Für meine aktuelle Forschung verwende ich die Lasso-Methode über das glmnet-Paket in R für eine binomialabhängige Variable. In glmnet wird das optimale Lambda durch Kreuzvalidierung ermittelt und die resultierenden Modelle können mit verschiedenen Maßnahmen verglichen werden, z. B. Fehlklassifizierungen oder Abweichungen. Meine Frage: Wie genau ist Abweichung in glmnet definiert? …

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LASSO-Regularisierungsparameter vom LARS-Algorithmus
In ihrer wegweisenden Arbeit 'Least Angle Regression' beschreiben Efron et al. Eine einfache Modifikation des LARS-Algorithmus, mit der vollständige LASSO-Regularisierungspfade berechnet werden können. l1l1l_1∥β∥1‖β‖1\Vert \beta \Vert_1 Es scheint jedoch, dass die meisten verfügbaren Pakete den Regularisierungspfad in Bezug auf den LASSO-Bestrafungskoeffizienten bereitstellen (z. B. LARS in R, wo Sie mit …
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