cross-validation पर टैग किए गए जवाब

यह सवाल एक निश्चित जवाब पाने के लिए अच्छी तरह से खुला हो सकता है, लेकिन उम्मीद नहीं है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जैसे एसवीएम, जीबीएम, रैंडम फॉरेस्ट आदि, आम तौर पर कुछ मुफ्त पैरामीटर होते हैं, जो अंगूठे के मार्गदर्शन के कुछ नियम से परे, प्रत्येक डेटा सेट पर ट्यून …

34 machine-learning  cross-validation  bootstrap  optimization  resampling 

एक मॉडल को ओवरफिट करने की समस्या को पार करने की प्रक्रिया क्यों पार करती है?

34 regression  model-selection  cross-validation 

हाल ही में मैं एक पेपर पर आया हूं जो एक विशिष्ट डेटासेट पर k-NN क्लासिफायर का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है। लेखकों ने विभिन्न k मानों के लिए k-fold क्रॉस सत्यापन करने के लिए उपलब्ध सभी डेटा नमूनों का उपयोग किया और सबसे अच्छा हाइपरमीटर व्यास कॉन्फ़िगरेशन के …

30 cross-validation  references  model-selection  model-evaluation 

मुझे बताया गया है कि स्तरीकृत क्रॉस सत्यापन का उपयोग करना फायदेमंद है, खासकर जब प्रतिक्रिया कक्षाएं असंतुलित होती हैं। यदि क्रॉस-वैलिडेशन का एक उद्देश्य हमारे मूल प्रशिक्षण डेटा नमूने की यादृच्छिकता के लिए खाते में मदद करना है, तो निश्चित रूप से प्रत्येक तह को एक ही वर्ग वितरण …

29 cross-validation  resampling  stratification 

मैं एक मॉडल की पुष्टि करने के लिए पार कर रहा हूं जो एक गिनती की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा है। यदि यह एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या थी, तो मैं आउट-ऑफ-फोल्ड एयूसी की गणना करूंगा, और यदि यह एक प्रतिगमन समस्या थी, तो मैं आरएमएसई या एमएई की …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

मैं मुख्य रूप से पर्यवेक्षित बहुभिन्नरूपी विश्लेषण तकनीकों पर लागू करने के इरादे से विभिन्न क्रॉस सत्यापन विधियों को सीखने की कोशिश कर रहा हूं। दो मैं पार K- गुना और मोंटे कार्लो क्रॉस-मान्यता तकनीक हैं। मैंने पढ़ा है कि के-गुना मोंटे कार्लो पर एक बदलाव है, लेकिन मुझे यकीन …

29 cross-validation  monte-carlo 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

मेरे पास क्रॉस-सत्यापन प्रक्रिया के बारे में एक प्रश्न है। मैं कर्सरा पर मशीन लर्निंग के एक कोर्स के बीच में हूं। विषय में से एक क्रॉस-मान्यता के बारे में है। मुझे इसका पालन करना थोड़ा कठिन लगा। मुझे पता है कि हमें सीवी की आवश्यकता क्यों है क्योंकि हम …

28 machine-learning  cross-validation 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

यह अच्छी तरह से जाना जाता है, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में, कि मशीन लर्निंग को दो चरणों, एक प्रशिक्षण चरण और एक मूल्यांकन चरण में आगे बढ़ना चाहिए, और उन्हें अलग-अलग डेटा का उपयोग करना चाहिए। ऐसा क्यों है? सहज रूप से, यह प्रक्रिया डेटा को ओवरफिट …

27 machine-learning  cross-validation 

पाठ वर्गीकरण में, मेरे पास लगभग 800 नमूनों के साथ एक प्रशिक्षण सेट है, और लगभग 150 नमूनों के साथ एक परीक्षण सेट है। परीक्षण सेट का उपयोग कभी नहीं किया गया है, और अंत तक उपयोग किए जाने की प्रतीक्षा की जा रही है। मैं पूरे 800 सैंपल ट्रेनिंग …

27 machine-learning  classification  cross-validation  text-mining 

के-फोल्ड क्रॉस-सत्यापन का उपयोग किसी दिए गए क्लासिफायरियर की सामान्यीकरण क्षमता का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। क्या मैं (या मुझे भी) अपने वैरिएशन का एक बेहतर अनुमान प्राप्त करने के लिए सभी सत्यापन रन से पूल किए गए विचरण की गणना कर सकता है? यदि नहीं, …

27 machine-learning  cross-validation 

इस साइट पर कहीं और एक सवाल में , कई जवाबों में उल्लेख किया गया है कि एआईसी छुट्टी-एक-आउट (एलओयू) क्रॉस-मान्यता के बराबर है और बीआईसी के-फोल्ड क्रॉस सत्यापन के बराबर है। क्या R में इसे अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करने का एक तरीका है कि LOO और K-fold में …

26 r  aic  cross-validation  bic 

मेरी समझ यह है कि क्रॉस सत्यापन और मॉडल चयन के साथ हम दो चीजों को संबोधित करने की कोशिश करते हैं: P1 । हमारे नमूने के साथ प्रशिक्षण के दौरान आबादी पर अपेक्षित नुकसान का अनुमान लगाएं पी 2 । इस अनुमान की हमारी अनिश्चितता को मापें और रिपोर्ट …

26 estimation  cross-validation  references 

कुछ व्याख्यान और ट्यूटोरियल में मैंने देखा है, वे आपके डेटा को तीन भागों में विभाजित करने का सुझाव देते हैं: प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण। लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि परीक्षण डेटासेट का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, और न ही यह दृष्टिकोण पूरे डेटा सेट पर क्रॉस-सत्यापन से …

25 machine-learning  cross-validation  validation