क्या यह ओवर-फिटिंग में परिणाम नहीं करता है? क्या मेरे परिणाम अधिक विश्वसनीय होंगे यदि मैंने विश्लेषण के एक भाग के रूप में जैक-चाकू या बूटस्ट्रैप प्रक्रिया को जोड़ा?
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कौन कहता है कि यह उचित है? बेशक इसे ओवरफिट करना चाहिए।
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गुंग - को पुनः स्थापित मोनिका
यह वास्तव में कई पुस्तकों (अभी भी?) में सुझाया गया है, उदाहरण के लिए amazon.com/Statistics-Explained-Introductory-Guide-Scientists/… । मैं खुद भी इसी मुद्दे पर सोच रहा हूं। मुझे लगता है कि मेरे पास कम से कम 3-4 आँकड़े वाली किताबें हैं जो कई प्रतिगमन को पेश करते समय ओवरफिटिंग मुद्दे पर चर्चा नहीं करती हैं।
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mmh
ईमानदारी से, अगर एक परिचयात्मक आँकड़ा पुस्तक ओवरफिटिंग और परीक्षण से अधिक चर्चा नहीं करता है, तो मैं एक अलग पुस्तक पढ़ूंगा।
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मैथ्यू ड्र्यू
बैकवर्ड एलिमिनेशन (और फॉरवर्ड सिलेक्शन) तब भी ओवर-फिट हो जाता है, जब लीव-वन-आउट क्रॉस-वैरिडेशन (जैसे PRESS) को फीचर सेलेक्शन मानदंड के रूप में उपयोग किया जाता है।
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डिक्रान मार्सुपियल
@mmh काफी परिचयात्मक नहीं है, लेकिन मैं फ्रैंक हैरेल की प्रतिगमन मॉडलिंग रणनीतियों के अध्याय 4 को पढ़ने की अत्यधिक सलाह देता हूं (ठीक है, यह सिर्फ अध्याय 4 है जो पढ़ने लायक नहीं है, लेकिन यह हिस्सा विशेष रूप से इस चर्चा के लिए प्रासंगिक है)।
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Glen_b -Reinstate मोनिका