Câu hỏi được gắn thẻ «out-of-sample»

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 

Ý tưởng của phân tích dữ liệu thích ứng là bạn thay đổi kế hoạch phân tích dữ liệu khi bạn tìm hiểu thêm về nó. Trong trường hợp phân tích dữ liệu thăm dò (EDA), đây thường là một ý tưởng tốt (bạn thường tìm kiếm các mẫu không …

29 hypothesis-testing  overfitting  eda  out-of-sample  differential-privacy 

Đoạn trích dưới đây là từ Wizzards Market Market Wizzards của Schwager's (tháng 5 năm 2012), một cuộc phỏng vấn với người quản lý quỹ phòng hộ thành công liên tục Jaffray Woodriff: Với câu hỏi: "Một số lỗi tồi tệ nhất mà mọi người mắc phải khi khai thác …

21 data-mining  curve-fitting  out-of-sample 

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 

Mặc dù kết quả của bộ thử nghiệm riêng không thể được sử dụng để tinh chỉnh mô hình hơn nữa, nhưng không phải lựa chọn mô hình trong số lượng lớn các mô hình đang được thực hiện dựa trên kết quả của thử nghiệm riêng? Bạn sẽ không, …

16 model-selection  overfitting  out-of-sample 

Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần được tập trung hơn . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó chỉ tập trung vào một vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

Trong lớp học của tôi tiếp xúc với khai thác dữ liệu, phương pháp nắm giữ được giới thiệu như một cách đánh giá hiệu suất mô hình. Tuy nhiên, khi tôi học lớp đầu tiên về các mô hình tuyến tính, điều này không được giới thiệu như một …

12 regression  validation  model-evaluation  out-of-sample 

Có sự khác biệt rõ ràng giữa dự báo trong mẫu và dự báo ngoài mẫu không . Cả hai đều có nghĩa trong bối cảnh đánh giá và so sánh các mô hình dự báo.

12 forecasting  model-comparison  out-of-sample  in-sample 

Tôi có một bộ dữ liệu với 26 tính năng và 31000 hàng. Đây là bộ dữ liệu của 38 đối tượng. Đó là cho một hệ thống sinh trắc học. Vì vậy, tôi muốn có thể xác định đối tượng. Để có một bộ thử nghiệm, tôi biết tôi …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

Theo như tôi đã thấy, các ý kiến ​​có xu hướng khác nhau về điều này. Thực tiễn tốt nhất chắc chắn sẽ ra lệnh bằng cách sử dụng xác thực chéo (đặc biệt nếu so sánh RF với các thuật toán khác trên cùng một tập dữ liệu). Mặt …

10 cross-validation  random-forest  overfitting  out-of-sample 

Tôi có một câu hỏi mà tôi nghĩ sẽ khá cơ bản với nhiều người dùng. Tôi sử dụng các mô hình hồi quy tuyến tính để (i) điều tra mối quan hệ của một số biến giải thích và biến trả lời của tôi và (ii) dự đoán biến …

10 statistical-significance  predictive-models  p-value  prediction  out-of-sample 

Tôi biết điều này có lẽ đã được thảo luận ở một nơi khác, nhưng tôi không thể tìm thấy một câu trả lời rõ ràng. Tôi đang cố gắng sử dụng công thức để tính mẫu ngoài mô hình hồi quy tuyến tính, trong đó là tổng bình phương …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

Tôi đã luôn theo dõi trí tuệ dân gian rằng việc giảm tốc độ học tập trong một gbm (mô hình cây tăng cường độ dốc) không làm giảm hiệu suất mẫu của mô hình. Hôm nay, tôi không chắc lắm. Tôi đang điều chỉnh các mô hình (tối thiểu …

8 machine-learning  boosting  out-of-sample 

Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây : Mô hình của tôi có tốt không, dựa trên giá trị chẩn đoán ( / AUC / precision / RMSE, v.v.)? R2R2R^2 (3 câu trả lời) Đóng cửa 7 tháng trước . Tôi có dữ liệu học tập bao …

8 classification  random-forest  out-of-sample