【发布时间】:2015-05-29 08:03:38
【问题描述】:
我有一个非常大的矩阵,包含 37 个主题和 1770 个变量,有两种可能的结果 (0/1)。我正在尝试执行逻辑回归,但模型自然是过度参数化的。我尝试过使用sequentialfs 进行前向选择,也尝试过Lasso(尽管这不是一个好方法,因为每列中的数据不是正态分布的)。
谁知道我可以在 MATLAB 中使用哪些方法来删除冗余变量并完成我的逻辑回归?
干杯!
【问题讨论】:
标签: matlab
我有一个非常大的矩阵,包含 37 个主题和 1770 个变量,有两种可能的结果 (0/1)。我正在尝试执行逻辑回归,但模型自然是过度参数化的。我尝试过使用sequentialfs 进行前向选择,也尝试过Lasso(尽管这不是一个好方法,因为每列中的数据不是正态分布的)。
谁知道我可以在 MATLAB 中使用哪些方法来删除冗余变量并完成我的逻辑回归?
干杯!
【问题讨论】:
标签: matlab
您可以使用 SVD 或 PCA 通过删除相关变量来减少参数数量。
【讨论】: