Вопросы с тегом «model-selection»

Существует ли стандартный и общепринятый метод выбора количества слоев и количества узлов в каждом слое в нейронной сети с прямой связью? Я заинтересован в автоматизированных способах построения нейронных...

AIC и BIC - оба метода оценки соответствия модели, оштрафованные за количество оцениваемых параметров. Насколько я понимаю, BIC штрафует модели за свободные параметры больше, чем AIC. Помимо предпочтений, основанных на строгости критериев, есть ли другие причины отдавать предпочтение AIC, а не BIC...

Представьте себе стандартный сценарий машинного обучения: Вы сталкиваетесь с большим многомерным набором данных, и у вас довольно размытое понимание этого. Что вам нужно сделать, это сделать прогноз о некоторой переменной на основе того, что у вас есть. Как обычно, вы очищаете данные,...

Я хотел бы реализовать алгоритм автоматического выбора модели. Я имею в виду пошаговую регрессию, но все будет хорошо (хотя она должна основываться на линейных регрессиях). Моя проблема в том, что я не могу найти методологию или реализацию с открытым исходным кодом (я просыпаюсь в Java)....

Мне интересно, как выбрать прогностическую модель после выполнения перекрестной проверки по K-кратному критерию. Это может быть неловко сформулировано, поэтому позвольте мне объяснить более подробно: всякий раз, когда я запускаю кросс-проверку K-кратных данных, я использую K подмножеств данных...

Всегда ли полезно тренироваться с полным набором данных после перекрестной проверки ? Другими словами, можно ли тренироваться со всеми образцами в моем наборе данных и не иметь возможности проверить, подходит ли этот конкретный пример ? Некоторые предыстории проблемы: Скажем, у меня есть семейство...

Фраза p- взлома (также: «выемка данных» , «отслеживание» или «промысел») относится к различным видам статистической халатности, в которой результаты становятся искусственно статистически значимыми. Есть много способов добиться «более значительного» результата, включая, но не ограничиваясь: анализ...

Как можно использовать вложенную перекрестную проверку для выбора модели ? Из того, что я читаю онлайн, вложенное резюме работает следующим образом: Существует внутренний цикл CV, где мы можем проводить поиск по сетке (например, запустив K-fold для каждой доступной модели, например, комбинацию...

При решении бизнес-задач с использованием данных обычно используется хотя бы одно ключевое предположение о том, что подкрепляющая классическая статистика недопустима. В большинстве случаев никто не удосуживается проверить эти предположения, поэтому вы никогда не узнаете. Например, то, что многие из...

У меня есть набор данных с около 30 независимыми переменными, и я хотел бы построить обобщенную линейную модель (GLM), чтобы исследовать отношения между ними и зависимой переменной. Я знаю, что метод, которому меня учили в этой ситуации, ступенчатая регрессия, теперь считается статистическим грехом...

Этот вопрос был задан в CV несколько лет назад, и кажется, что стоит сделать репост в свете 1) лучшей вычислительной технологии на порядок (например, параллельные вычисления, HPC и т. Д.) И 2) более новой техники, например [3]. Сначала немного контекста. Давайте предположим, что целью является не...

Когда вы пытаетесь подогнать модели к большому набору данных, общий совет - разбить данные на три части: набор данных обучения, проверки и тестирования. Это связано с тем, что модели обычно имеют три «уровня» параметров: первый «параметр» - это класс модели (например, SVM, нейронная сеть, случайный...

Фон Я занимаюсь клиническими исследованиями в области медицины и прошел несколько курсов по статистике. Я никогда не публиковал статью с использованием линейной / логистической регрессии и хотел бы правильно выбирать переменные. Интерпретируемость важна, поэтому нет причудливых методов машинного...

На стр. 34 из его PRNN Брайан Рипли комментирует, что «АИК был назван Акаике (1974) как« Информационный критерий », хотя, как представляется, принято считать, что А означает Акаике». Действительно, при введении статистики AIC Akaike (1974, с.719) объясняет, что "IC stands for information criterion...

В этой статье под названием «ВЫБОР СРЕДИ ОБОБЩЕННЫХ ЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ К МЕДИЦИНСКИМ ДАННЫМ» авторы пишут: В обобщенной линейной модели среднее значение преобразуется функцией связи вместо преобразования самого отклика. Два метода преобразования могут привести к совершенно разным...

Я рассчитал AIC и AICc для сравнения двух общих линейных смешанных моделей; AIC положительны с моделью 1, имеющей более низкий AIC, чем модель 2. Однако оба значения AICc являются отрицательными (модель 1 по-прежнему <модель 2). Допустимо ли использовать и сравнивать отрицательные значения...

Существуют ли какие-либо эмпирические исследования, оправдывающие использование единого стандартного правила ошибки в пользу скупости? Очевидно, что это зависит от процесса генерации данных, но все, что анализирует большой массив наборов данных, было бы очень интересно прочитать. «Одно стандартное...

При использовании перекрестной проверки для выбора модели (такой как, например, настройка гиперпараметра) и для оценки производительности лучшей модели следует использовать вложенную перекрестную проверку . Внешний цикл предназначен для оценки производительности модели, а внутренний цикл - для...

В настоящее время я работаю над созданием модели с использованием множественной линейной регрессии. После того, как я возился с моей моделью, я не уверен, как лучше определить, какие переменные оставить, а какие удалить. Моя модель началась с 10 предикторов для DV. При использовании всех 10...

В CrossValidated существует множество тем на тему выбора модели и перекрестной проверки. Вот несколько из них: Внутренняя и внешняя перекрестная проверка и выбор модели Главный ответ @ DikranMarsupial на выбор функций и перекрестную проверку Однако ответы на эти темы являются довольно общими и в...