Câu hỏi được gắn thẻ «cross-validation»

Tôi đọc đi đọc lại rằng xác thực chéo "Bỏ qua một lần" có phương sai cao do sự chồng chéo lớn của các nếp gấp đào tạo. Tuy nhiên tôi không hiểu tại sao đó là: Không phải hiệu suất của xác thực chéo sẽ rất ổn định (phương …

15 variance  cross-validation  bias 

Tôi có một câu hỏi cụ thể về xác nhận trong nghiên cứu máy học. Như chúng ta đã biết, chế độ học máy yêu cầu các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình của họ về dữ liệu đào tạo, chọn từ các mô hình ứng viên theo …

15 machine-learning  cross-validation  reproducible-research 

Có thực sự có sự khác biệt giữa jackknife và bỏ qua một xác nhận chéo? Các thủ tục có vẻ giống hệt như tôi đang thiếu một cái gì đó?

15 cross-validation  jackknife 

Cho ma trận Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , Hệ số ma trận không âm (NMF) tìm thấy hai ma trận không âm Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} và Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (nghĩa là với tất cả các phần tử ≥0≥0\ge 0 ) để biểu diễn ma trận phân tách là: …

15 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Khi sử dụng bootstrapping để đánh giá mô hình, tôi luôn nghĩ rằng các mẫu ngoài túi được sử dụng trực tiếp làm bộ thử nghiệm. Tuy nhiên, điều này dường như không phải là trường hợp cho NỮA scikit-họcBootstrap cách tiếp cận, mà dường như để xây dựng các …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

Tôi đang làm phân loại hình ảnh bằng cách sử dụng máy học. Giả sử tôi có một số dữ liệu đào tạo (hình ảnh) và sẽ chia dữ liệu thành các bộ đào tạo và xác nhận. Và tôi cũng muốn tăng dữ liệu (tạo ra hình ảnh mới …

14 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

Tôi đã duyệt các chủ đề khác nhau ở đây, nhưng tôi không nghĩ câu hỏi chính xác của mình đã được trả lời. Tôi có bộ dữ liệu ~ 50.000 sinh viên và thời gian bỏ học. Tôi sẽ thực hiện hồi quy mối nguy theo tỷ lệ với …

14 cross-validation  survival  train 

Tôi đang soạn thảo một bài đánh giá tài liệu về một vấn đề sức khỏe cộng đồng hiện tại nơi dữ liệu bị nhầm lẫn: Các nghiên cứu trường hợp lịch sử phổ biến được sử dụng trong giáo dục dịch tễ học / dịch tễ học công cộng …

14 cross-validation  reliability  epidemiology  biostatistics 

Tôi đã nghe các biểu hiện sau đây: "Tối ưu hóa là gốc rễ của mọi tội lỗi trong thống kê". Ví dụ, câu trả lời hàng đầu trong chủ đề này làm cho tuyên bố đó liên quan đến nguy cơ tối ưu hóa quá mạnh mẽ trong quá …

14 cross-validation  optimization  overfitting 

Đã khóa . Câu hỏi này và câu trả lời của nó bị khóa vì câu hỏi không có chủ đề nhưng có ý nghĩa lịch sử. Nó hiện không chấp nhận câu trả lời hoặc tương tác mới. Bây giờ tôi có một Rkhung dữ liệu (đào tạo), bất …

14 cross-validation 

Tôi đang thực hiện xác nhận chéo bằng phương pháp bỏ qua một lần. Tôi có một phản hồi nhị phân và đang sử dụng gói khởi động cho R và hàm cv.glm . Vấn đề của tôi là tôi không hiểu đầy đủ phần "chi phí" trong chức năng …

14 r  cross-validation 

Sau khi đọc một trong những "Lời khuyên nghiên cứu" của RJ Hyndman về xác thực chéo và chuỗi thời gian, tôi trở lại một câu hỏi cũ của tôi mà tôi sẽ cố gắng đưa ra ở đây. Ý tưởng là trong các vấn đề phân loại hoặc hồi …

14 time-series  machine-learning  cross-validation 

Scikit có CalibratedClassifierCV , cho phép chúng ta hiệu chỉnh các mô hình của mình trên một cặp X, y cụ thể. Nó cũng nói rõ rằngdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Nếu chúng phải rời rạc, việc đào tạo bộ phân loại với …

14 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

Hiểu biết chung của tôi là AIC liên quan đến sự đánh đổi giữa mức độ phù hợp của mô hình và độ phức tạp của mô hình. Một tôiC= 2 k - 2 l n ( L )MộtTôiC= =2k-2tôin(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = số lượng tham số trong mô …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic