Accurate and Hybrid Regularization - Robust Regression Model in Handling Multicollinearity and Outlier Using 8SC for Big Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Regressions have been continuously received great attention. However, there are still open issues in regression, and two of the issues is regression with multicollinearity and outlier. Regularization (Ridge, Lasso, and Elastic Net) techniques implement a means to control regression coefficients. The methods can decrease the variance and reduce our sample error for tackle multicollinearity. In robust regression, it is a form of regression method designed to overcome outliers. Robust regression is an important method for analyzing data that are infected with outliers. The data have been interacted on the second order interaction. The data contained 435 different independent interaction variables. The primary focus of this paper is to analyze and compare the impact of three different variable selection techniques regularization regression algorithms for the data seaweed drying. After that, it will be analyzed through robust regression (Tukey Bi-Square, Hampel, and Huber). As the result, the Lasso-Hampel was better than others with the MAE (4.09641), RMSE (5.275992), MAPE (7.9962), SSE (182491.2), R-square (0.6514791), and R-square Adjusted (0.649279). The method of Lasso-Hampel is able to be relied on investigation of the accuracy in big data obtained from regularization and robust regression.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle