Всем привет. Прошу подсказать новичку. Решаю задачу регрессии с несколькими переменными:

Question

Всем привет. Прошу подсказать новичку. Решаю задачу регрессии с несколькими переменными:

(x1,x2,x3,x4)

Проблема в чем: в тренировочном датасете, такая структура что в измерениях x1 имеет всегда нормальное измерение, а x2, x3,x4 или = 0 (когда их значения по факту не известны) или значения близкие к нулю. Переделать сьем измерений с реальных данных, не представляется возможным, к сожалению.(

Как итог, у параметров x2, x3, x4 достаточно низкие веса и это составляет проблему. Посему вопрос - каким способом лучше исправить веса параметров?

на ум, троечника приходит разве что в процессе обучения увеличивать веса параметров. но кажется это не очень идейка.

#database #programming #russian #software

0

29.08.2021

5 ответов

27 просмотров

F Котов ✔️

Нормализовать данные пробовал?

0

29.08.2021

Eva Shelley

Попробуйте сначала нормализовать предикторы, а потом использовать ridge-регрессию, чтобы сгладить повышающийся коэффициент X1, если он будет себя так вести.

0

29.08.2021

Denis Zinner Автор вопроса

Eva Shelley
Попробуйте сначала нормализовать предикторы, а пот...

Под нормализацией подразумевается , именно нормализовать? У всех параметров одна размерность.. Так же я пробовал вариации со стандартизацией, но по моему они тоже сильно не помололи…

0

29.08.2021

Eva Shelley

Denis Zinner
Под нормализацией подразумевается , именно нормал...

Можно попробовать либо привести к интервалу между 0 и 1, либо к 0 среднему и дисперсии 1. А что именно у вас не получается? Можете показать вывод модели?

0

29.08.2021

Евгений Глотов · Accepted Answer

Евгений Глотов

Разве линейная регрессия не заключается как раз в подборе весов для каждого входного параметра?

0

29.08.2021

215 похожих чатов

Всем привет. Прошу подсказать новичку. Решаю задачу регрессии с несколькими переменными:

5 ответов

Похожие вопросы