Pytania otagowane jako standardization

Zwykle odnosi się do „standaryzacji z”, która polega na przesunięciu i ponownym skalowaniu danych w celu zapewnienia, że ​​mają zerową średnią i wariancję jednostkową. Możliwe są także inne „standaryzacje”.

7
Kiedy przeprowadzając regresję wielokrotną, należy wyśrodkować zmienne predykcyjne i kiedy je znormalizować?
W niektórych literaturach czytałem, że regresja z wieloma zmiennymi objaśniającymi, jeśli jest w różnych jednostkach, wymaga standaryzacji. (Standaryzacja polega na odjęciu średniej i podzieleniu przez odchylenie standardowe). W jakich innych przypadkach muszę standaryzować swoje dane? Czy istnieją przypadki, w których powinienem jedynie wyśrodkowywać moje dane (tj. Bez dzielenia przez odchylenie …
3
Czy przeprowadzić normalizację funkcji przed czy w ramach walidacji modelu?
Powszechną dobrą praktyką w uczeniu maszynowym jest normalizacja funkcji lub standaryzacja danych zmiennych predykcyjnych, to znaczy, wyśrodkowanie danych odejmując średnią i normalizując ją dzieląc przez wariancję (lub też odchylenie standardowe). W celu zapewnienia sobie samowystarczalności i dla mojego zrozumienia robimy to, aby osiągnąć dwie główne rzeczy: Unikaj bardzo małych odważników …
1
Jak zastosować normalizację / normalizację do zestawu szkoleniowego i testowego, jeśli celem jest przewidywanie?
Czy jednocześnie przekształcam wszystkie moje dane lub foldery (jeśli zastosowano CV)? na przykład (allData - mean(allData)) / sd(allData) Czy osobno przekształcam skład zestawu i zestaw testowy? na przykład (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Czy też przekształcam skład zestawu i korzystam z obliczeń na zestawie testów? …
3
Czy potrzebna jest standaryzacja przed dopasowaniem regresji logistycznej?
Moje pytanie brzmi: czy musimy dopasować zestaw danych, aby upewnić się, że wszystkie zmienne mają tę samą skalę, między [0,1], przed dopasowaniem regresji logistycznej. Formuła jest następująca: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} Mój zestaw danych ma 2 zmienne, opisują to samo dla dwóch kanałów, ale głośność jest inna. Powiedzmy, że jest to liczba odwiedzin …
3
czy przeskalować wskaźnik / binarne / obojętne predyktory dla LASSO
W przypadku LASSO (i innych procedur wyboru modelu) kluczowe jest przeskalowanie predyktorów. Ogólna rekomendacja śledzę to po prostu użyć 0, 1 średni normalizację standardowego odchylenia dla zmiennych ciągłych. Ale co to ma wspólnego z manekinami? Np. Niektóre zastosowane przykłady z tej samej (doskonałej) szkoły letniej powiązałem z przeskalowaniem zmiennych ciągłych, …
2
Czy normalizacja przed Lasso jest naprawdę konieczna?
Przeczytałem trzy główne powody standaryzacji zmiennych przed czymś takim jak Lassoregresja: 1) Interpretowalność współczynników. 2) Możliwość uszeregowania znaczenia współczynnika według względnej wielkości oszacowań współczynnika skurczu. 3) Nie ma potrzeby przechwytywania. Ale zastanawiam się nad najważniejszą kwestią. Czy mamy powody sądzić, że standaryzacja poprawiłaby generalizację modelu poza próbą? Nie obchodzi mnie …
3
Co oznacza „normalizacja” i jak sprawdzić, czy próbka lub rozkład są znormalizowane?
Mam pytanie, w którym prosi się o sprawdzenie, czy rozkład jednolity ( Uniform(a,b)Unjafaorm(za,b){\rm Uniform}(a,b) ) jest znormalizowany. Po pierwsze, co to znaczy znormalizować dowolny rozkład? I po drugie, jak przejść do sprawdzenia, czy rozkład jest znormalizowany? Rozumiem, obliczając otrzymujemy znormalizowane dane , ale tutaj prosi się o sprawdzenie, czy rozkład …
2
Pytanie o standaryzację w regresji kalenicowej
Cześć chłopaki, znalazłem jeden lub dwa artykuły, które używają regresji grzbietu (dla danych koszykówki). Zawsze kazano mi ustandaryzować moje zmienne, jeśli prowadziłem regresję grzbietu, ale po prostu kazano mi to zrobić, ponieważ grzbiet był wariantem skali (regresja grzbietu nie była tak naprawdę częścią naszego kursu, więc nasz wykładowca przejrzał ją). …
2
Czy dobrą praktyką jest standaryzacja danych w regresji za pomocą danych panelowych / podłużnych?
Ogólnie rzecz biorąc, standaryzuję moje zmienne niezależne w regresjach, aby właściwie porównać współczynniki (w ten sposób mają one te same jednostki: odchylenia standardowe). Jednak w przypadku danych panelowych / podłużnych nie jestem pewien, jak powinienem ustandaryzować swoje dane, zwłaszcza jeśli oszacuję model hierarchiczny. Aby zobaczyć, dlaczego może to być potencjalny …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.