R语言lasso协变量改进Logistic逻辑回归对特发性黄斑前膜因素交叉验证可视化分析
特发性黄斑视网膜前膜能引起患者视物变形、变小和视力下降等视功能损害。
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离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展。
这是一种拟合稀疏广义加性模型(GAM)的新方法。
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的,我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。
WeChat Tencent QQ email print 由Junjun Li撰写 然而,如何准确地预测房屋
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。
在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。
数据量大,数据要进行清洗以及预处理,同时要多方面可视化,要探索多变量对因变量的影响。
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。
我们围绕Lasso技术进行一些咨询,帮助客户解决独特的业务问题。使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Coin Ge撰写 使用l
在本文中,我解释了基本回归,并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。
模型表现差异很大的可能原因是什么?换句话说,为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性?
最近我们被客户要求撰写关于决策树分类的研究报告。将使用著名的iris数据集,该数据集对各种不同的iris类型进行各种测量。
机器学习中需要把数据分为训练集和测试集,因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。”
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