cross-validation पर टैग किए गए जवाब

मॉडल चयन पर Scikit जानें के पृष्ठ में नेस्टेड क्रॉस-मान्यता के उपयोग का उल्लेख है: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) दो क्रॉस-वेलिडेशन लूप्स समानांतर में किए जाते हैं: एक ग्रिडड्रेससीवी अनुमानक द्वारा गामा सेट करने के लिए और दूसरा एक क्रॉस_वेल_स्कोर द्वारा अनुमानक के …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

क्या कोई मुझे सादे अंग्रेजी में मेरे कॉक्स मॉडल की व्याख्या कर सकता है? मैंने फ़ंक्शन का उपयोग करके अपने डेटा के सभी के लिए निम्न कॉक्स प्रतिगमन मॉडल फिट किया है cph। मेरा डेटा नामक ऑब्जेक्ट में सहेजा गया है Data। चर w, xऔर yनिरंतर हैं; zदो स्तरों का …

14 r  cross-validation  survival  cox-model 

ट्रेन बनाम टेस्ट त्रुटि की तुलना करने के तरीके के बारे में वहाँ परस्पर विरोधी सलाह दी जा रही है, विशेषकर तब जब दोनों के बीच अंतर हो। मुझे लगता है कि संघर्ष के लिए विचार के दो स्कूल प्रतीत होते हैं। मैं समझने की कोशिश कर रहा हूं कि …

14 cross-validation  overfitting 

मेरा मुख्य प्रश्न यह समझने की कोशिश करना है कि प्रशिक्षण / सत्यापन / परीक्षण सेट (यदि यह इस तरह के संदर्भ में बिल्कुल फिट बैठता है) के संदर्भ में k- गुना क्रॉस-वैलिडेशन कैसे फिट बैठता है। आमतौर पर, लोग डेटा को एक प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित …

14 cross-validation  dataset  overfitting 

जब मैं 10-गुना क्रॉस सत्यापन का उपयोग करता हूं तो मेरे पास पैरामीटर अनुकूलन के बारे में एक प्रश्न है। मैं पूछना चाहता हूं कि क्या मापदंडों को हर गुना मॉडल प्रशिक्षण के दौरान ठीक करना चाहिए या नहीं, अर्थात (1) प्रत्येक गुना औसत सटीकता के लिए अनुकूलित मापदंडों में …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

आमतौर पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, हम एक मॉडल फिट करते हैं और प्रशिक्षण सेट पर कुछ पूर्वानुमान प्राप्त करते हैं। फिर हम उन प्रशिक्षण भविष्यवाणियों ( यहाँ कुछ पसंद ) पर क्रॉस-वैरिफाई करते हैं और आरओसी वक्र की तरह कुछ के आधार पर इष्टतम सीमा मूल्य तय करते हैं। हम …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

जब हम एक यादृच्छिक वन की गुणवत्ता का आकलन करते हैं, उदाहरण के लिए एयूसी का उपयोग करते हुए, क्या इन मात्राओं को आउट ऑफ बैग नमूने पर या क्रॉस सत्यापन के होल्ड आउट पर गणना करना अधिक उपयुक्त है? मैंने सुना है कि OOB नमूनों पर इसकी गणना करने …

13 cross-validation  random-forest  auc 

मैंने "सांख्यिकीय शिक्षा का एक परिचय" समाप्त किया । मैंने सोचा कि क्या विभिन्न मशीन लर्निंग तकनीकों के लिए सर्वोत्तम ट्यूनिंग मापदंडों को खोजने के लिए क्रॉस-मान्यता का उपयोग करना डेटा स्नूपिंग से अलग है? हम बार-बार जाँच रहे हैं कि ट्यूनिंग पैरामीटर के कौन से मूल्य परीक्षण सेट में …

13 machine-learning  cross-validation 

K- गुना क्रॉस सत्यापन करते समय, मैं समझता हूं कि आप उस एक को छोड़कर सभी गुनाओं को इंगित करके सटीकता मीट्रिक प्राप्त करते हैं और पूर्वानुमान बनाते हैं, और फिर इस प्रक्रिया को बार दोहराते हैं । इसके बाद आप अपने सभी उदाहरणों पर सटीकता मेट्रिक्स चला सकते हैं …

13 cross-validation 

मुझे लगता है कि मैं समझता हूं कि बूटस्ट्रैपिंग के मूल सिद्धांत कैसे काम करते हैं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं समझता हूं कि मैं मॉडल चयन के लिए बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग कैसे कर सकता हूं या ओवरफिटिंग से बचने के लिए। उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, …

13 model-selection  cross-validation  bootstrap 

मैंने पैरामस के एक समूह के लिए ग्रिड खोज की स्थापना की। मैं एक केरस तंत्रिका जाल के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर खोजने की कोशिश कर रहा हूं जो बाइनरी वर्गीकरण करता है। आउटपुट या तो 1 या 0. एक लगभग 200 विशेषताएं हैं। जब मैंने एक ग्रिड खोज की, …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

मैं डेटा के एक सेट पर क्रॉसवालाइडेशन के साथ लॉजिस्टिक रिग्रेशन करने के लिए स्किकिट-लर्न का उपयोग कर रहा हूं (लगभग 14 पैरामीटर> 7000 सामान्य टिप्पणियों के साथ)। मेरे पास एक लक्षित क्लासिफायर है, जिसका मूल्य 1 या 0 है। मेरे पास समस्या यह है कि इस्तेमाल किए गए सॉल्वर …

13 logistic  cross-validation  scikit-learn 

कर्नेल पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) द्वारा अंतिम डेटा आउटपुट में अच्छे डेटा पृथक्करण के परिणामस्वरूप कर्नेल चुनने के तरीके क्या हैं, और कर्नेल के मापदंडों को अनुकूलित करने के तरीके क्या हैं? यदि संभव हो तो आम आदमी के शब्दों को बहुत सराहा जाएगा, और ऐसे तरीकों की व्याख्या करने …

13 pca  cross-validation  dimensionality-reduction  kernel-trick  manifold-learning 

प्रश्न: बूटस्ट्रैपिंग जैकनाइफिंग से बेहतर है; हालाँकि, मैं सोच रहा हूँ कि क्या ऐसे उदाहरण हैं जहाँ jackknifing पैरामीटर अनुमानों के लिए अनिश्चितता को चिह्नित करने के लिए एकमात्र या कम से कम व्यवहार्य विकल्प है। इसके अलावा, व्यावहारिक स्थितियों में बूटस्ट्रेपिंग के सापेक्ष पक्षपाती / गलत तरीके से जैकनाइफिंग …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

वर्तमान में, मैं एक टेक्स्ट डॉक्यूमेंट डेटासेट का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूँ जिसमें कोई जमीनी सच्चाई नहीं है। मुझे बताया गया था कि आप अलग-अलग क्लस्टरिंग विधियों की तुलना करने के लिए k-fold क्रॉस सत्यापन का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, मैंने पिछले दिनों जो उदाहरण देखे …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning