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如何扩展此语法的项目集? - How do I expand the item set for this grammar?

我有这个语法 增广语法 现在我尝试扩展项目集 0 然后,由于我在I0有.E我会扩展它,但随后我会得到另一个E规则,依此类推,这是我的第一个疑问。 假设这没问题,接下来的项目集是 然后我会有这个 DFA 我错过了一些东西,因为E -> E + i必须接受i + i + .. ...

在带有分类变量的R中使用LASSO - Using LASSO in R with categorical variables

我有一个包含1000个观测值和76个变量的数据集,其中约有20个是分类的。 我想在整个数据集上使用LASSO。 我知道通过lars或glmnet在LASSO中,具有因子变量实际上并不起作用,但是变量太多了,它们可以采用太多不同的无序值来合理地对其进行数字编码。 在这种情况下可以使用LA ...

使用前向回归和/或LARS从插入符号中的R的训练函数中检索系数 - Retrieve coefficients from R's train function in caret using forward regression and/or LARS

我正在R中工作,并使用几种方法探索将插入号用于变量选择和加权。 在这里,我正在探索使用逐步逐步和最小角度回归(LARS),并对每个参数使用调整参数。 在下面的代码中,我任意选择了一个因变量(y)和一个预测变量(x's),并通过训练算法使用了70%的数据子集来运行它们。 为此,我将重复进行1 ...

在测试数据上使用带有 LARS 模型的预测时出现错误消息 - Error message when using predict with LARS model on testdata

我使用lars模型并将其应用于具有数值数据和因子的大型数据集(75 个特征)。 我训练模型 这提供了很好的样本内拟合。 如果我将其应用于 testdata 然后我收到错误消息 我认为这与数据集中的因子水平不同这一事实有关。 然而 给出一个空结果,而 给出 3 个指标。 因此 3 ...

从Lars软件包中更改情节标题 - Changing plot title from lars package

我一直在使用lars包来进行套索回归的一些工作,并且已经弄清楚了很多。 它输出的图形对我来说还是个谜。 我试图编辑plot.lars函数以更改图标题,并尝试在图调用中插入main =“ TITLE”,这只是将标题放在现有标题上。 任何人都知道如何更改情节调用上方的“ LASSO”文本吗? ...

2015-04-02 15:50:53   1   120    r / plot / lars  
使用循环在R中创建矩阵 - Using a loop to create matrices in R

我正在尝试根据LARS算法进行的线性回归,在相对较小的数据集(n = 22,p = 17)上进行一次留一法交叉验证。 从本质上讲,我需要创建n个标准化数据矩阵(每个列均由以均值为中心并由列的SD标准化的条目组成)。 我以前从未使用过列表,但是只要可以处理/标准化不同矩阵的列,就可以创建列 ...

如何从带有套索的线性模型中获取截距(lars R包) - How to get the intercept from a linear model with lasso (lars R package)

我很难获得R包lars估计的模型用于我的数据。 例如,我创建一个假数据集x和相应的值y,如下所示: 接下来,我使用lars函数训练一个使用套索正则化的模型: 现在我想知道估计的模型是什么( that I know to be: y = 0.5 + 3 * x[,1] + 0 ...

R中的cv.lars错误 - Error in cv.lars in R

我有关于cv.lars的问题。 贝娄有一个我使用的数据的描述: 我已经使用lars包运行套索了 。 我的代码如下: 上述程序似乎运行良好。 但是,当我尝试交叉验证 lambda值时,我收到以下错误: 我的交叉验证代码是: 有谁知道发生了什么事? 我真的不知 ...

套索路径[linear_model.lars_path(model ='lasso')] - Lasso path [linear_model.lars_path(model = 'lasso')]

当在scikit-learn中运行linear_model.lars_path (model ='lasso')时,我对套索路径的行为感到困惑。 我认为,权重(系数)一旦变为活动状态(从0开始算起),就必须在LARS算法的所有后续步骤中保持活动状态。 在我的数据上运行算法时,我注意到 ...


 
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