Sommario:
- Perché il lazo non dà coefficienti zero?
- Perché il lazo si riduce a zero ma non Ridge?
- Perché la regressione della cresta riduce i coefficienti?
- I coefficienti lazo sono distorti?
Video: Perché il lazo tende a zero coefficienti?
2024 Autore: Fiona Howard | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-10 06:39
Il lazo esegue il restringimento in modo che ci siano "angoli" nel vincolo, che in due dimensioni corrisponde a un diamante. Se la somma dei quadrati "colpisce" uno di questi angoli, il coefficiente corrispondente all'asse viene ridotto a zero. … Quindi, il lazo esegue il restringimento e (effettivamente) la selezione di sottoinsiemi.
Perché il lazo non dà coefficienti zero?
Il lazo esegue il restringimento in modo che ci siano "angoli" nel vincolo, che in due dimensioni corrisponde a un diamante. Se la somma dei quadrati "colpisce" uno di questi angoli, il coefficiente corrispondente all'asse viene ridotto a zero.
Perché il lazo si riduce a zero ma non Ridge?
Si dice che poiché la forma del vincolo in LASSO è un rombo, la soluzione dei minimi quadrati ottenuta potrebbe toccare l'angolo del rombo in modo tale da portare ad un restringimento di qualche variabile. Tuttavia, nella regressione della cresta, poiché è un cerchio, spesso non toccherà l'asse
Perché la regressione della cresta riduce i coefficienti?
Regressione di cresta riduce tutti i coefficienti di regressione verso zero; il lazo tende a fornire un insieme di coefficienti di regressione zero e porta a una soluzione sparsa. Si noti che sia per la regressione della cresta che per il lazo i coefficienti di regressione possono spostarsi da valori positivi a valori negativi poiché vengono ridotti a zero.
I coefficienti lazo sono distorti?
…il restringimento del lazo fa sì che le stime dei coefficienti diversi da zero siano distorte verso zero e in generale non sono coerenti [Nota aggiunta: Ciò significa che, come il la dimensione del campione cresce, le stime dei coefficienti non convergono].
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Quando utilizzare coefficienti non standardizzati?
Uso di coefficienti non standardizzati in Regressione Poiché rappresentano la relazione tra i dati grezzi, possono essere utilizzati direttamente nei calcoli e nell'analisi. Possono anche essere usati per fare confronti all'interno dell'equazione di regressione quando è in uso una sola scala di misurazione .
