Câu hỏi được gắn thẻ «cross-validation»

AIC và BIC đều là các phương pháp đánh giá mô hình phù hợp bị phạt vì số lượng tham số ước tính. Theo tôi hiểu, BIC phạt các mô hình nhiều hơn cho các tham số miễn phí so với AIC. Ngoài một ưu tiên dựa trên tính nghiêm …

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

Tôi đang tự hỏi làm thế nào để chọn một mô hình dự đoán sau khi thực hiện xác thực chéo K-Fold. Đây có thể là cụm từ khó xử, vì vậy hãy để tôi giải thích chi tiết hơn: bất cứ khi nào tôi chạy xác thực chéo K-Fold, …

148 cross-validation  model-selection 

Có phải luôn luôn là một ý tưởng tốt để đào tạo với bộ dữ liệu đầy đủ sau khi xác thực chéo ? Nói cách khác, là nó ok để đào tạo với tất cả các mẫu trong tập dữ liệu của tôi và không có khả năng để …

139 machine-learning  cross-validation  model-selection 

Tôi đã sử dụng các -fold cross-validation một vài lần bây giờ để đánh giá hiệu suất của một số thuật toán học, nhưng tôi đã luôn luôn được bối rối như thế nào tôi nên chọn giá trị của .KKKKKKK Tôi thường thấy và sử dụng giá trị , …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

Tôi muốn suy nghĩ của bạn về sự khác biệt giữa xác nhận chéo và bootstrapping để ước tính lỗi dự đoán. Có ai làm việc tốt hơn cho kích thước tập dữ liệu nhỏ hoặc bộ dữ liệu lớn?

102 cross-validation  predictive-models  bootstrap 

Làm thế nào người ta có thể sử dụng xác nhận chéo lồng nhau để lựa chọn mô hình ? Từ những gì tôi đọc trực tuyến, CV lồng nhau hoạt động như sau: Có vòng CV bên trong, nơi chúng tôi có thể tiến hành tìm kiếm dạng lưới …

91 cross-validation  model-selection 

Làm thế nào để các phương pháp xác thực chéo khác nhau so sánh về phương sai và sai lệch mô hình? Câu hỏi của tôi một phần được thúc đẩy bởi chủ đề này: Số lần tối ưu trong xác thực chéo -Fold: CV rời đi luôn là sự …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Làm thế nào bạn sẽ mô tả xác thực chéo cho ai đó mà không có nền tảng phân tích dữ liệu?

77 cross-validation 

Gần đây tôi đã đọc rất nhiều trên trang web này (@Aniko, @Dikran Marsupial, @Erik) và những nơi khác về vấn đề quá mức xảy ra với xác nhận chéo - (Smialowski et al 2010 Bioinformatics, Hastie, Các yếu tố của học thống kê). Gợi ý là mọi lựa chọn …

76 cross-validation  feature-selection 

Tôi đang có một chút bối rối về lựa chọn tính năng và học máy và tôi đã tự hỏi nếu bạn có thể giúp tôi ra. Tôi có một bộ dữ liệu microarray được phân thành hai nhóm và có 1000 tính năng. Mục đích của tôi là lấy …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

Câu hỏi: Tôi muốn chắc chắn về điều gì đó, việc sử dụng xác thực chéo k-Fold với chuỗi thời gian có đơn giản không, hay người ta cần phải đặc biệt chú ý trước khi sử dụng nó? Bối cảnh: Tôi đang lập mô hình chuỗi thời gian 6 …

70 time-series  modeling  cross-validation 

Một chiến lược thích hợp để chia dữ liệu là gì? Tôi yêu cầu phản hồi về phương pháp sau đây (không phải trên các thông số cá nhân như test_sizehay n_iter, nhưng nếu tôi sử dụng X, y, X_train, y_train, X_test, và y_testmột cách thích hợp và nếu chuỗi …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Tôi có một dữ liệu mất cân bằng lớp và tôi muốn điều chỉnh các siêu đường kính của tress được tăng cường bằng xgboost. Câu hỏi Có tương đương với gridsearchcv hoặc randomsearchcv cho xgboost không? Nếu không, cách tiếp cận được đề xuất để điều chỉnh các tham …

68 machine-learning  cross-validation  xgboost  boosting 

Giả sử chúng ta có ai đó xây dựng một mô hình dự đoán, nhưng ai đó không nhất thiết phải thành thạo các nguyên tắc thống kê hoặc máy học phù hợp. Có thể chúng tôi đang giúp người đó khi họ đang học hoặc có thể người đó …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample 

Tôi đã tìm thấy hai câu hỏi ở đây và ở đây về vấn đề này nhưng vẫn chưa có câu trả lời hoặc giải thích rõ ràng nào. Tôi thi hành cùng một vấn đề trong đó lỗi xác nhận ít hơn lỗi đào tạo trong Mạng thần kinh …

57 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation