Играя с набором данных Boston Housing Dat и RandomForestRegressor(с параметрами по умолчанию) в scikit-learn, я заметил кое-что странное: средний балл перекрестной проверки уменьшился, когда я увеличил число сгибов выше 10. Моя стратегия перекрестной проверки была следующей: cv_met =...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
Я делаю предварительную обработку данных и собираюсь создать Convonets на моих данных после. Мой вопрос: скажем, у меня есть общие наборы данных со 100 изображениями, я вычислял среднее значение для каждого из 100 изображений, а затем вычитал его из каждого из изображений, затем делил его на набор...
Я пытаюсь сделать выбор модели для некоторых кандидатов-предикторов, используя LASSO с непрерывным результатом. Цель состоит в том, чтобы выбрать оптимальную модель с наилучшими показателями прогнозирования, что обычно может быть выполнено путем перекрестной проверки в K-кратном порядке после...
Я пытаюсь использовать радиочастотную регрессию для прогнозирования производительности бумажной фабрики. У меня есть поминутные данные для входных данных (скорость и количество поступающей древесной массы и т. Д.), А также для производительности машины (произведенная бумага, мощность, потребляемая...
Кто-нибудь знает хорошую книгу / веб-страницу, чтобы начать изучать методы перекрестной
При выполнении 5-кратной перекрестной проверки (например) обычно рассчитывают отдельную кривую ROC для каждой из 5-кратных и часто умножают среднюю кривую ROC на стандартное отклонение. девиация показано как толщина кривой. Тем не менее, для перекрестной проверки LOO, когда в каждом сгибе имеется...
В большинстве случаев мы имеем дело только с одной переменной результат / ответ, такой как . Однако в некоторых сценариях, особенно в клинических данных, переменные результата могут быть многомерными / многомерными. Например, , где содержит переменные , и и все эти результаты коррелированы. Если...
С учетом множественных сгибов перекрестной проверки логистической регрессии и полученных в результате множественных оценок каждого коэффициента регрессии, как следует измерить, является ли предиктор (или набор предикторов) стабильным и значимым на основе коэффициента (ов) регрессии ? Отличается ли...
При разделении моих помеченных данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы я слышал все от 50/25/25 до 85/5/10. Я уверен, что это зависит от того, как вы собираетесь использовать свою модель и насколько склонен к переоснащению вашего алгоритма обучения. Есть ли способ решить или все по...
Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки:...
Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою...
Скажем, у меня есть два метода обучения для задачи классификации , и , и что я оцениваю их эффективность обобщения с помощью чего-то вроде повторной перекрестной проверки или начальной загрузки. Из этого процесса я получаю распределение оценок и для каждого метода по всем этим повторениям...
Должен ли выбор функций выполняться только для данных обучения (или всех данных)? Я прошел через некоторые обсуждения и документы, такие как Guyon (2003) и Singhi and Liu (2006) , но все еще не был уверен в правильном ответе. Моя экспериментальная установка выглядит следующим образом: Набор данных:...
Я получил три уменьшенные модели из оригинальной полной модели, используя выбор вперед устранение в обратном направлении Техника наказания L1 (LASSO) Для моделей, полученных с использованием прямого выбора / обратного исключения, я получил перекрестную валидацию оценки ошибки прогнозирования,...
Я переосмыслил ответ, который дал на вопрос пару недель назад Удерживающая перекрестная проверка дает один набор тестов, который можно многократно использовать для демонстрации. Похоже, мы все согласны с тем, что это во многих отношениях является отрицательной чертой, поскольку один протяженный...
Функция R cv.glm (library: boot) вычисляет предполагаемую K-кратную ошибку прогнозирования перекрестной проверки для обобщенных линейных моделей и возвращает дельту. Имеет ли смысл использовать эту функцию для регрессии лассо (library: glmnet) и, если да, то как ее можно выполнить? Библиотека...
Насколько я видел, мнения об этом, как правило, расходятся. Лучшая практика, безусловно, диктует использование перекрестной проверки (особенно если сравнивать RF с другими алгоритмами в одном наборе данных). С другой стороны, первоначальный источник утверждает, что факт ошибки OOB, рассчитанный во...
У меня есть некоторые данные, которые существуют на графе . Вершины принадлежат одному из двух классов y i ∈ { - 1 , 1 } , и я заинтересован в обучении SVM различать эти два класса. Одним подходящее ядро для этого является в диффузии ядро , К = ехру ( - β L ) , где L является лапласианом из G и β...
Недавно я начал использовать перекрестную проверку сглаживания важности по Парето (PSIS-LOO), описанную в следующих статьях: Vehtari, A. & Gelman, A. (2015). Парето сгладил важность выборки. Препринт arXiv ( ссылка ). Вехтари А., Гельман А. и Габри Дж. (2016). Практическая оценка байесовской...