R中的模型选择，所有模型都提供相同的AIC和BIC
在R中的模型选择中，AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion）是常用的评估指标。它们用于比较不同模型的拟合优度和复杂度，以帮助选择最合适的模型。
AIC和BIC都是信息准则，通过考虑模型的最大似然估计和模型参数的数量来平衡模型的拟合优度和复杂度。较小的AIC或BIC值表示模型更好。
AIC和BIC的区别在于对模型复杂度的惩罚程度不同。BIC在惩罚模型复杂度方面更加严格，因此倾向于选择更简单的模型。相比之下，AIC对模型复杂度的惩罚较轻，可能会选择更复杂的模型。
应用场景：
- 模型选择：当有多个模型可供选择时，可以使用AIC和BIC来比较它们的拟合优度和复杂度，从而选择最合适的模型。
- 特征选择：在特征选择过程中，可以使用AIC和BIC来评估不同特征子集对模型的贡献，从而选择最相关的特征。
- 变量筛选：在回归分析中，可以使用AIC和BIC来选择最相关的自变量，以建立最优的回归模型。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行评估。
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如何计算R中k-means聚类的BIC
r、cluster-analysis、k-means
我一直在使用k-means对R中的数据进行聚类，但我希望能够使用贝叶斯信息准则( Baysiean Information Criterion，BIC)和AIC来评估聚类的拟合与模型复杂性。目前我在R中使用的代码是：
KClData <- kmeans(Data, centers=2, nstart= 100)
但我希望能够提取BIC和对数似然。任何帮助都将不胜感激！
浏览 3提问于2013-04-06得票数 19
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在测试集上使用statsmodels
python、scikit-learn、regression
我想使用Scikit Learn的一种技术，即ShuffleSplit，用一系列随机测试和训练集对我的线性回归模型进行基准测试。这是建立得很好的，并且对Scikit中的LinearModel非常有效。 from sklearn.linear_model import LinearRegression
LM = LinearRegression()
train_score = LM.score(X[train_index], Y[train_index])
test_score = LM.score(X[test_index], Y[test_index]) 一个人在这里得到的分数只是R²值，
浏览 21提问于2019-04-18得票数 0
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找出你的模特做得更好的原因？
machine-learning、model-evaluations、performance
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我如何评估模型是如何改进的？使用哪些情节/其他分析来评估绩效收益？
我知道模型有所改进，但我想解释为什么添加这些特性会改进模型。
这只是一个一般的数据科学问题。
谢谢!
浏览 0提问于2020-07-09得票数 4
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多元线性回归最重要特征的选择
regression、statistics、feature-selection、linear-regression、statsmodels
我有一套25个特征。我想为我的模型选择最好的功能。最初，我研究了特性与响应的相关性，只考虑那些高度相关的特性，并运行一个回归模型。然后，使用该模型，我将根据测试数据预测结果，并将其与实际(度量RMSE)进行比较，这将是我评估它的方法。
然后，我可以添加每个特性，以减少与特征集响应的相关性，并继续计算上面的内容。
还有其他方法可以选择功能吗？例如，我是否可以运行一个随机森林并使用其中的特性重要性报告来选择最重要的特性？然后再做个回归？
比较每个回归模型与下一个回归模型的最佳方法是什么？有太多的度量标准: AIC，BIC，ADJ R^2，我不知道哪一种是比较最简单的方法.实际上，在sm.OLS函数
浏览 0提问于2021-02-08得票数 0
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决策树回归和KNN回归的评价指标
regression、decision-trees、linear-regression、k-nn
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我已经建立了模型，并且不确定评估需要考虑哪些度量标准。到目前为止，我已经考虑了根均方误差。
我们可以将$R^2$值用于决策树和KNN，还是只适用于线性回归模型？
我还粘贴了$R^2$和MSE值。据我的理解，线性回归模型是稳定的，决策树是过拟合的，KNN的误差较小。这里需要考虑哪种模式？
R2 Score for train - KNN regression 0.8215942683102192
R2 Score for test - KNN regression 0.7160388084850589
Mean squared err
浏览 0提问于2018-05-10得票数 3
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估计自回归(AR)模型的阶数
matlab、signal-processing、autoregressive-models、spectral-density
我尝试使用MATLAB的pmcov()函数来计算一个采样频率为1000 Hz、长700ms的离散时间信号的功率谱估计。此函数需要用于生成PSD估计的自回归模型的模型阶数。
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非常感谢!
浏览 40提问于2017-05-17得票数 1
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R中的gam()：它是一个具有自动节点选择的样条模型吗？
r、spline、non-linear-regression、gam
我进行了一项分析，需要绘制两个变量之间的非线性关系。我读过样条回归，其中一个挑战是找到节点的数目和位置。因此，我很高兴在中读到广义加性模型适合“具有自动选择节点的样条模型”。因此，我开始阅读如何在R中进行GAM分析，我惊讶地看到gam()函数有一个knots参数。
现在我很困惑。R中的gam()函数是否运行一个原子式查找最佳结的GAM？如果是的话，我们为何要提出结论呢？此外，说“如果不提供它们，那么样条的节点就会均匀地放置在该术语所指的协变量值中。例如，如果用一个11节的x样条来拟合101个数据，那么每10(有序)x值就会有一个节点”。这听起来不像一个非常详细的算法，为节点的选择。
我找不到另
浏览 3提问于2020-02-05得票数 1
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路径分析: CFI = 1，RMSEA =0
model、path、analysis、structural-equation-model
我运行了一个路径分析模型，但是模型拟合指数似乎是完美的：CFI = 1.00，RMSEA = 0.00。然而，理想模型拟合通常表示饱和模型。但我的模型似乎是，而不是，因为我有额外的自由度。那么，如何解释CFI和RMSEA？非常感谢你的帮助！
lavaan (0.5-21) converged normally after 39 iterations
Number of observations 109
Number of missing patterns 6
Estimato
浏览 3提问于2017-07-24得票数 5
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是否需要特征选择？
machine-learning、predictive-modeling、feature-selection、random-forest
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浏览 0提问于2017-01-04得票数 14
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从分析上看，你是如何证明你没有使用太多功能的？
machine-learning、feature-selection、model-selection
我公司的一位经理问我是否可以包含一个度量，这表明我的模型没有使用太多的特性/变量。是否有衡量标准或最佳做法来做到这一点？你有一个很好的方式向企业传达这一点吗？
具体来说，她问我是否可以包括AIC关于我的模型。尽管我问了一些问题，但这并不完全是管理层想要的，因为，除非我弄错了，AIC只对比较具有相同功能的模型是有用的。
在任何情况下，我都可以使用火车测试验证我提出的模型，所以AIC将是过分的。为了在实践中解决这个问题，我创建了一个基线模型，它使用所有变量，然后尽可能多地对变量，而不牺牲太多的性能(在训练和测试集上)。
浏览 0提问于2020-10-26得票数 3
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截距参数的正则化
regression、linear-regression、logistic-regression、regularization、cost-function
为什么正则化参数不应用于拦截参数？
根据我所读到的线性和Logistic回归的成本函数，正则化参数(λ)被应用于除截距以外的所有项。例如，这里分别是线性回归和logistic回归的成本函数(注意j从1开始)：
📷
📷
浏览 0提问于2020-05-04得票数 4
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逻辑回归中Mllib如何选择变量
machine-learning、bigdata、logistic-regression、scala、apache-spark
我有一个关于星火中MLlib的问题。(关于Scala)
我正在努力理解LogisticRegressionWithLBFGS和LogisticRegressionWithSGD是如何工作的。我通常使用SAS或R进行逻辑回归，但为了能够分析大数据，我现在必须在Spark上这样做。
变量选择是如何完成的？在LogisticRegressionWithLBFGS或LogisticRegressionWithSGD中有不同变量组合的尝试吗？一个接一个地测试变量的重要性？还是用兴趣变量进行相关计算？是否有计算BIC、AIC来选择最佳型号？
因为模型只返回权重和拦截..。
我如何理解那些星火函数，并与我习
浏览 0提问于2015-05-04得票数 4
2回答
用于回归的SKlearn (Scikit Learn)多元特征选择
machine-learning、scikit-learn、feature-selection
我想使用一种特征选择方法，在这种方法中，简单的线性回归考虑了特征的“组合”或“特征之间”的交互作用。
SelectKBest只查看目标的一个特征，一次一个，并根据皮尔逊的R值对它们进行排名。虽然这很快，但我担心它忽略了一些重要的功能之间的交互。
递归特征消除首先使用我的所有特征，拟合线性回归模型，然后剔除绝对值系数最小的特征。我不确定这是否解释了“特征之间”的交互作用……我不这么认为，因为它只是一次踢出一个最小的系数，直到它达到你指定的特征数。
我正在寻找的是，对于那些经验丰富的特征选择科学家来说，一种找到最佳特征子集或组合的方法。我通读了所有的功能选择文档，但找不到一种方法来描述我的想法。
浏览 3提问于2016-09-10得票数 1
1回答
我是刚接触过gams和gams的人，所以这个问题可能有点基础，我非常感谢您在这方面的帮助：
我使用以下代码：
M.gamm <- gamm (bsigsi ~ s(summodpa, sed,k= 1, fx= TRUE, bs="tp") + s(sumlightpa, sed, k=1, fx= TRUE, bs="tp") , random = list(school=~ 1) , method= "ML", na.action= na.omit, data= Pilot_fitbit2)
代码运行，但给出了以下反馈：
警告消息: 1
浏览 5提问于2020-01-20得票数 2
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3回答
弹性网是如何使用的？
python、statistics、machine-learning、regression、scikit-learn
这是一个关于回归正则化的初学者问题。大多数关于弹性网和拉索回归的在线信息都是从维基百科或Zou和Hastie (通过弹性网络进行正则化和变量选择)的原始论文中复制出来的。
资源为简单理论？是否有一个简单易懂的解释，它做什么，什么时候，为什么需要回归，以及如何使用它--对于那些没有统计学倾向的人？我知道，如果你能理解的话，原来的论文是理想的来源，但是是否有更简单的地方--问题和解决方案？
如何在滑雪板上使用？是否有一个逐步的例子来说明为什么选择弹性网(越过山脊，套索，或者只是简单的最小二乘法)以及如何计算参数？许多只是将alpha和rho参数直接包含到的预测模型中。
from sklearn.l
浏览 2提问于2012-09-05得票数 28
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什么时候xgboost或catboost比Logistic回归更好？
classification、predictive-modeling、logistic-regression、xgboost
我需要改进算法的预测结果，该算法已经基于逻辑回归(用于二进制分类)编程。
我尝试使用XGBoost和CatBoost (默认参数)。但训练该模型需要很长时间(LR约1 min，boost约20 min)。如果我想应用调优参数，可能需要更多的时间来拟合参数。
我想问一问，是否有任何建议，应用快速助推方法。如果有更好的表现的其他方法，我希望提及它们，请。
Ps:我的数据大约是280,000个简单数和247 (数字)特征；
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
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www.nnymsoft.com待验证已经有好几天了，一直还不行？
官方文档、SSL 证书
请描述您的问题
标题：域名验证指引 - SSL证书 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
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浏览 395提问于2018-02-11
请描述您的问题
标题：FTP Server 工具 - 对象存储 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/436/7214
浏览 502提问于2018-02-23
2回答
基于隐式反馈的推荐-- Spark Mlib
apache-spark、logistic-regression、apache-spark-mllib、collaborative-filtering
我从用户那里得到了关于他们与不同产品交互的隐含反馈。以下是数据集的结构: user_id、product_category、event_date、view_count、purchase_count
基于这些数据，我试图预测用户对产品类别的亲和力得分。MLIB隐式表单需要格式评级(user: Int，product: Int，rating: Double)的输入数据集。但是如何包含view_count和purchase_count呢？
如果不能使用MLLIB，有没有其他方法可以使用。我的产品类别有限(只有8个产品类别)。在这种情况下，我可以使用8个逻辑回归模型来预测亲和力吗？
谢谢
浏览 0提问于2015-12-25得票数 0
1回答
如何度量ML任务中协变量的信息？
machine-learning、information-theory
背景
最近，我做了两个不同的ML项目。
一个是贷款俱乐部贷款预测，另一个是在线实验领域的pravite数据集，用来预测客户是否会接受治疗。
这两个任务都是具有100+Million观测和100个协变量的二进制分类。然而，我的借贷俱乐部模型有一个很高的PR-ROC(0.86)，这表明了模型的良好性能。我的在线实验模型饱受煎熬，只有0.03 PR-AUC.这个模型有点没用。
我试图向我的领导解释，数据集是如此缺乏信息，这就是我的项目失败的真正原因。我用低的度量分数( proofs = 0.03)和高损失函数值作为证明来证明我所建立的模型是无用的。
问题
后来，我遇到了一个问题，我们如何度量协变量中
浏览 0提问于2019-12-21得票数 1
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