Câu hỏi được gắn thẻ «cross-validation»

Trong bài viết Lựa chọn mô hình tuyến tính bằng cách xác thực chéo , Jun Shao cho thấy rằng đối với vấn đề lựa chọn biến trong hồi quy tuyến tính đa biến, phương pháp xác thực chéo một lần (LOOCV) là 'không nhất quán'. Trong tiếng Anh đơn …

22 classification  model-selection  cross-validation 

Tôi hiểu rằng ngay cả khi tuân theo các quy trình lựa chọn mô hình và xác thực chéo phù hợp, việc quá mức sẽ xảy ra nếu một người tìm kiếm một mô hình đủ mạnh , trừ khi người ta áp đặt các hạn chế về độ phức …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

Lưu ý: Trường hợp là n >> p Tôi đang đọc các yếu tố của học thống kê và có nhiều đề cập khác nhau về cách "đúng" để thực hiện xác nhận chéo (ví dụ trang 60, trang 245). Cụ thể, câu hỏi của tôi là làm thế nào …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

Tôi đã đọc về xác nhận k-Fold và tôi muốn chắc chắn rằng tôi hiểu cách thức hoạt động của nó. Tôi biết rằng đối với phương pháp giữ, dữ liệu được chia thành ba bộ và bộ kiểm tra chỉ được sử dụng ở cuối để đánh giá hiệu …

21 cross-validation  validation  out-of-sample 

Tôi đã chạy xác thực chéo 10 lần trên các thuật toán phân loại nhị phân khác nhau, với cùng một bộ dữ liệu và nhận được cả kết quả trung bình của Micro và Macro. Cần phải đề cập rằng đây là một vấn đề phân loại nhiều nhãn. …

21 machine-learning  cross-validation 

Tôi biết rằng việc thực hiện điều chỉnh siêu tham số bên ngoài xác thực chéo có thể dẫn đến các ước tính cao về tính hợp lệ bên ngoài, bởi vì tập dữ liệu mà bạn sử dụng để đo hiệu suất là giống như bạn đã sử dụng …

20 cross-validation  validation  hyperparameter 

Tôi đang kiểm tra các trình phân loại khác nhau trên một tập dữ liệu có 5 lớp và mỗi trường hợp có thể thuộc về một hoặc nhiều lớp trong số đó, vì vậy, tôi đang sử dụng các trình phân loại đa nhãn của scikit-learn, cụ thể sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. …

20 cross-validation  python  multi-class  scikit-learn  multilabel 

Tôi đang sử dụng libsvm trong chế độ C-SVC với hạt nhân đa thức bậc 2 và tôi bắt buộc phải đào tạo nhiều SVM. Mỗi bộ huấn luyện có 10 tính năng và 5000 vectơ. Trong quá trình đào tạo, tôi nhận được cảnh báo này cho hầu hết …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm 

Đưa ra một mô hình phân cấp , tôi muốn một quy trình hai giai đoạn để phù hợp với mô hình. Đầu tiên, sửa một số siêu đường kính và sau đó thực hiện suy luận Bayes trên phần còn lại của các tham số . Để sửa chữa …

20 cross-validation  references  empirical-bayes 

Hai cách tiếp cận phổ biến để chọn các biến tương quan là các thử nghiệm quan trọng và xác nhận chéo. Vấn đề nào mà mỗi người cố gắng giải quyết và khi nào tôi sẽ thích cái này hơn cái kia?

20 cross-validation  feature-selection 

Độ chính xác được định nghĩa là: p = true positives / (true positives + false positives) Có đúng không, như true positivesvà false positivescách tiếp cận 0, độ chính xác tiếp cận 1? Câu hỏi tương tự để nhớ lại: r = true positives / (true positives + false …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Tôi đã dành nhiều thời gian để phát triển các phương pháp và phần mềm để xác nhận các mô hình dự đoán trong miền thống kê thường xuyên truyền thống. Khi đưa nhiều ý tưởng Bayes vào thực tiễn và giảng dạy, tôi thấy một số khác biệt chính …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

Liệu caretgói R có xác nhận chéo trên cả hai alphavà lambdacho glmnetmô hình không? Chạy mã này, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

Tôi bối rối về cách phân vùng dữ liệu để xác thực chéo k-gấp của việc học tập đồng bộ. Giả sử tôi có một khung học tập chung để phân loại. Lớp đầu tiên của tôi chứa các mô hình phân loại, ví dụ: Svm, cây quyết định. Lớp …

20 classification  cross-validation  ensemble 

Tôi muốn biết nếu có bất kỳ / một số lợi thế của việc sử dụng lấy mẫu phân tầng thay vì lấy mẫu ngẫu nhiên, khi tách tập dữ liệu gốc thành tập huấn luyện và kiểm tra để phân loại. Ngoài ra, lấy mẫu phân tầng có đưa …

20 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification