Statorials

ラッソ回帰は、データに多重共線性が存在する場合に回帰モデルを近似するために使用できる方法です。 簡単に言うと、最小二乗回帰は、残差二乗和 (RSS) を最小化する係数推定値を見つけようとします。 RSS = Σ(y i […]...

モデルの作成時に遭遇する最も一般的な問題の 1 つは、 多重共線性です。これは、データセット内の 2 つ以上の予測子変数の相関性が高い場合に発生します。 これが起こると、特定のモデルはトレーニング データ セットにうまく […]...

R2 は、多くの場合R2と書かれ、線形回帰モデルの予測子変数によって説明できる応答変数の分散の割合です。 R 二乗の値の範囲は 0 から 1 です。値 0 は、応答変数が予測変数によってまったく説明できないことを示し、値 […]...

R2 は、多くの場合R2と書かれ、線形回帰モデルの予測子変数によって説明できる応答変数の分散の割合です。 R 二乗の値の範囲は 0 から 1 です。値 0 は、応答変数が予測変数によってまったく説明できないことを示し、値 […]...

最尤推定(MLE) は、特定の分布のパラメーターを推定するために使用できる方法です。 このチュートリアルでは、ポアソン分布のパラメーター λ の MLE を計算する方法を説明します。 ステップ 1: PDF を書き込みま […]...

p個の予測子変数のセットと応答変数が与えられると、多重線形回帰では最小二乗法として知られる方法を使用して残差二乗和 (RSS) を最小化します。 RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 金： Σ : 和を意味するギリ […]...

p個の予測子変数のセットと応答変数が与えられると、多重線形回帰では最小二乗法として知られる方法を使用して残差二乗和 (RSS) を最小化します。 RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 金： Σ : 和を意味するギリ […]...

R で日付範囲によってデータ フレームをサブ定義する最も簡単な方法は、次の構文を使用することです。 df[df$date >= " some date " & df$date <= " some da […]...

多くの場合、カテゴリカル変数に基づいて ggplot2 プロット内の点に色を割り当てたい場合があります。 幸いなことに、これは次の構文を使用して簡単に実行できます。 ggplot(df, aes (x=x_variabl […]...

機械学習で遭遇する最も一般的な問題の 1 つは、 多重共線性です。これは、データセット内の 2 つ以上の予測子変数の相関性が高い場合に発生します。 これが起こると、モデルはトレーニング データ セットにうまく適合できるか […]...