cross-validation पर टैग किए गए जवाब

एआईसी और बीआईसी दोनों अनुमानित मापदंडों की संख्या के लिए दंडित मॉडल फिट का आकलन करने के दोनों तरीके हैं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, BIC AIC की तुलना में मुक्त मापदंडों के लिए मॉडल को अधिक दंडित करता है। मानदंडों की कठोरता के आधार पर वरीयता के अलावा, …

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

मैं सोच रहा हूं कि के-फोल्ड क्रॉस-वैरिफिकेशन करने के बाद एक प्रेडिक्टिव मॉडल कैसे चुना जाए। यह अजीबोगरीब तरीके से किया जा सकता है, इसलिए मुझे और अधिक विस्तार से समझाएं: जब भी मैं K- गुना क्रॉस-सत्यापन चलाते हैं, मैं प्रशिक्षण डेटा के K सबसेट का उपयोग करता हूं, और …

148 cross-validation  model-selection 

क्रॉस-वेलिडेशन के बाद हमेशा पूर्ण डेटासेट के साथ प्रशिक्षित करना एक अच्छा विचार है ? इसे दूसरे तरीके से डालें, क्या मेरे डेटासेट के सभी नमूनों के साथ प्रशिक्षण लेना ठीक है और यह जांचने में सक्षम नहीं है कि क्या यह विशेष फिटिंग ओवरफिट है ? समस्या पर कुछ …

139 machine-learning  cross-validation  model-selection 

मैं का उपयोग कर रहे कुछ सीखने वाले एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए कुछ समय अब गुना पार सत्यापन, लेकिन मैं हमेशा मैं कैसे की मूल्य का चयन करना चाहिए के रूप में हैरान किया गया है ।केKKKKKK मैंने अक्सर का मान देखा और उपयोग किया है …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

मैं भविष्यवाणी की त्रुटि का अनुमान लगाने के लिए क्रॉस सत्यापन और बूटस्ट्रैपिंग के बीच के अंतर के बारे में आपके विचार चाहूंगा। क्या कोई छोटे डेटासेट आकार या बड़े डेटासेट के लिए बेहतर काम करता है?

102 cross-validation  predictive-models  bootstrap 

मॉडल चयन के लिए नेस्टेड क्रॉस सत्यापन का उपयोग कैसे किया जा सकता है ? मैंने जो ऑनलाइन पढ़ा, उसमें से नेस्टेड सीवी निम्नानुसार काम करता है: आंतरिक सीवी लूप है, जहां हम एक ग्रिड खोज का संचालन कर सकते हैं (जैसे हर उपलब्ध मॉडल के लिए के-गुना चल रहा …

91 cross-validation  model-selection 

मॉडल भिन्नता और पूर्वाग्रह के संदर्भ में विभिन्न क्रॉस-वैलिडेशन विधियों की तुलना कैसे करें ? मेरा प्रश्न आंशिक रूप से इस सूत्र से प्रेरित है: में सिलवटों का इष्टतम संख्या गुना पार सत्यापन: छोड़-एक-बाहर सीवी हमेशा सबसे अच्छा विकल्प है? कKK। वहां उत्तर बताता है कि लीव-वन-आउट क्रॉस-मान्यता के साथ …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

डेटा विश्लेषण पृष्ठभूमि के बिना आप किसी को क्रॉस-मान्यता कैसे बताएंगे?

77 cross-validation 

मैं हाल ही में इस साइट पर बहुत कुछ पढ़ रहा हूं (@Aniko, @Dikran Marsupial, @Erik) और अन्य जगहों पर क्रॉस वैरिफिकेशन के साथ ओवरफिटिंग की समस्या के बारे में - (स्मियालॉस्की एट अल 2010 बायोइनफॉरमैटिक्स, हस्ती, सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व)। सुझाव यह है कि किसी भी पर्यवेक्षित सुविधा चयन …

76 cross-validation  feature-selection 

मैं फीचर चयन और मशीन सीखने के बारे में थोड़ा भ्रमित हो रहा हूं और मैं सोच रहा था कि क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं। मेरे पास एक माइक्रोएरे डेटासेट है जिसे दो समूहों में वर्गीकृत किया गया है और इसमें कई सुविधाएँ हैं। मेरा उद्देश्य हस्ताक्षर में …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

प्रश्न: मैं कुछ सुनिश्चित करना चाहता हूं, क्या समय श्रृंखला के साथ k- गुना क्रॉस-सत्यापन का उपयोग सीधा है, या किसी को उपयोग करने से पहले विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है? बैकग्राउंड: मैं हर 5 मिनट में डेटा सैंपल के साथ 6 साल की टाइम सीरीज़ (सेमी-मार्कोव चेन के …

70 time-series  modeling  cross-validation 

डेटासेट को विभाजित करने के लिए एक उपयुक्त रणनीति क्या है? मैं निम्नलिखित दृष्टिकोण पर प्रतिक्रिया के लिए पूछना (जैसे व्यक्तिगत मानकों के आधार पर नहीं test_sizeया n_iter, लेकिन अगर मैं इस्तेमाल किया X, y, X_train, y_train, X_test, और y_testउचित रूप से और अनुक्रम समझ में आता है तो): ( …

69 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

मेरे पास एक वर्ग असंतुलित डेटा है और मैं xgboost का उपयोग करके बढ़े हुए ट्रेस के हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना चाहता हूं। प्रशन क्या xgboost के लिए gridsearchcv या randomsearchcv के बराबर है? यदि नहीं, तो xgboost के मापदंडों को ट्यून करने के लिए अनुशंसित दृष्टिकोण क्या है?

68 machine-learning  cross-validation  xgboost  boosting 

मान लें कि हमारे पास कोई व्यक्ति एक भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण कर रहा है, लेकिन यह आवश्यक नहीं है कि कोई व्यक्ति उचित सांख्यिकीय या मशीन सीखने के सिद्धांतों से अच्छी तरह वाकिफ हो। शायद हम उस व्यक्ति की मदद कर रहे हैं जैसे वे सीख रहे हैं, …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample 

मुझे इस मुद्दे के बारे में यहां और यहां दो प्रश्न मिले लेकिन अभी तक कोई स्पष्ट उत्तर या स्पष्टीकरण नहीं है। मैं उसी समस्या को लागू करता हूं जहां सत्यापन त्रुटि मेरे रूपांतरण तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण त्रुटि से कम है। इसका क्या मतलब है?

57 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation