100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
Eerder door jou gezocht
Eerder door jou gezocht
logo
Summary Data Mining Model Selection and Regularization + solutions exercises €3,29
In winkelwagen
Snel navigeren naar
Voorbeeld
  2.  
  3. Universiteit Gent (UGent)
  4.  
  5. Handelsingenieur
  6.  
  7. Data Mining

Samenvatting

Summary Data Mining Model Selection and Regularization + solutions exercises
 6 keer bekeken  0 keer verkocht

Dit document bevat een samenvatting van de geziene theorie in de lab sessies. Daarnaast bevat het document de oplossingen van de oefeningen van de lab sessies.

Voorbeeld 2 van de 18  pagina's

Document informatie

  • 12 augustus 2023
  • 18
  • 2022/2023
  • Samenvatting

Onderwerpen

  • data mining lab sessies samenvatting theorie
  • oplossingen oefeningen lab sessies

Geschreven voor

Alle documenten voor dit vak (7)

Verkoper

avatar-seller
Worstje2021

Ontvangen beoordelingen

Voorbeeld van de inhoud

Model selection and regularization
is.na(): identifies missing observations(TRUE = missing, FALSE = non-missing, sum() = counts all
missing elements)




Salary is missing for 59 players

na.omit(): removes all rows that have missing values in any variable




regsubsets(): performs best subset selection (by identifying the best model that contains a given
number of predictors, where best is quantified using RSS) (syntax is same as for lm())

, summary(): outputs best set of variables for each model size

*: variable included in corresponding model( here: best two-variable model contains only Hits and
CRBI)

regsubsets(): by default, reports only the best eight-variable model

 nvmax: returns as many variables as are desired




reg.summary(): returns R2, RSS, adjusted R2, Cp and BIC




R2 increases from 32% ( = 1 variable) to almost 55% ( = all variables)




Type= “1” : connect plotted points with lines

points(): like plot(), except it puts points on a plot that has already been created, instead of creating a
new plot

which.max(): identify location of the maximum point of a vector




Red dot = model
with largest
adjusted R2
statistic

Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:

√ Verzekerd van kwaliteit door reviews

√ Verzekerd van kwaliteit door reviews

Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!

Snel en makkelijk kopen

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

Focus op de essentie

Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper Worstje2021. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €3,29. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 53340 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€3,29
  • (0)
In winkelwagen
Toegevoegd