Als «standardization» getaggte Fragen

Bezieht sich normalerweise auf "Z-Standardisierung", bei der Daten verschoben und neu skaliert werden, um sicherzustellen, dass sie einen Mittelwert von Null und eine Einheitsvarianz aufweisen. Auch andere "Standardisierungen" sind möglich.

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Warum ist die Skalierung für die lineare SVM-Klassifizierung wichtig?
Bei der Durchführung der linearen SVM-Klassifizierung ist es häufig hilfreich, die Trainingsdaten zu normalisieren, indem beispielsweise der Mittelwert subtrahiert und durch die Standardabweichung dividiert wird, und anschließend die Testdaten mit dem Mittelwert und der Standardabweichung der Trainingsdaten zu skalieren. Warum ändert dieser Prozess die Klassifizierungsleistung dramatisch?
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Standardisierte abhängige Variable innerhalb einer Gruppe in Paneldatenmodellen?
Ist die Standardisierung einer abhängigen Variablen innerhalb der identifizierenden Gruppe sinnvoll? Das folgende Arbeitspapier (Verlangsamung der Entwaldung im legalen Amazonasgebiet; Preise oder Richtlinien ?, pdf ) verwendet eine standardisierte abhängige Variable, um die Auswirkungen der allgemeinen Richtlinienänderung in Brasilien auf die Entwaldung zu analysieren. Die Standardisierung erfolgt wie folgt: Y.n …
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Reduziert die Standardisierung unabhängiger Variablen die Kollinearität?
Ich habe einen sehr guten Text über Bayes / MCMC gefunden. Die IT schlägt vor, dass eine Standardisierung Ihrer unabhängigen Variablen einen MCMC-Algorithmus (Metropolis) effizienter macht, aber auch die (Mehrfach-) Kollinearität verringert. Kann das wahr sein? Ist das etwas, was ich als Standard tun sollte? (Entschuldigung). Kruschke 2011, Bayesianische Datenanalyse. …
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Standardisierte VS-zentrierte Variablen
Ich habe auf stats.stackexchange.com viele nützliche Beiträge zu standardisierten unabhängigen Variablen und zentrierten unabhängigen Variablen gefunden, bin aber immer noch etwas verwirrt. Ich bitte Sie um eine Bewertung dessen, was ich verstanden habe. Wenn das Folgende nicht korrekt ist, können Sie mich bitte korrigieren? Wie man standardisiert. Standardisierte Variablen werden …
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
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Standardisierung von Funktionen bei Verwendung von LDA als Vorverarbeitungsschritt
Wenn eine lineare Diskriminanzanalyse mit mehreren Klassen (oder ich lese manchmal auch eine Mehrfachdiskriminanzanalyse) zur Dimensionsreduktion (oder Transformation nach Dimensionsreduktion über PCA) verwendet wird, verstehe ich im Allgemeinen eine "Z-Score-Normalisierung" (oder Standardisierung) von Funktionen werden nicht benötigt, auch wenn sie in völlig unterschiedlichen Maßstäben gemessen werden, richtig? Da LDA einen …
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Wie gruppieren / standardisieren Sie Variablen in R?
Gesperrt . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber historische Bedeutung hat. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Zu den mir vertrauten Funktionen gehören Skalierung von Basis R und Neuskalierung von ARM. Vielleicht wäre der beste Weg, eine Variante von …
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Ist es eine falsche Idee, standardisierte Koeffizienten zu verwenden, um die relative Bedeutung von Regressionsprädiktoren zu bewerten?
Es gibt verschiedene Fragen, die sich auf die relativen Vorzüge verschiedener Methoden zur Bewertung der Bedeutung von Regressionsprädiktoren beziehen, zum Beispiel diese . Mir ist aufgefallen, dass @gung in diesem Kommentar die Praxis als "falsche Idee" bezeichnet und zur Unterstützung dieser Behauptung auf diese Antwort verweist . Der letzte Absatz …
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