model-selection पर टैग किए गए जवाब

मैं इस प्रश्न के आसपास की चर्चा और विशेष रूप से फ्रैंक हैरेल की टिप्पणी पर विचार कर रहा हूं कि एक कम मॉडल में विचरण का अनुमान (यानी जिसमें से कई व्याख्यात्मक चर का परीक्षण और अस्वीकार कर दिया गया है) को यू के सामान्यीकृत डिग्री का उपयोग करना …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

आरएटीआर (आर) का उपयोग करके एक कार्ट मॉडल (विशेष रूप से वर्गीकरण ट्री) का निर्माण करते समय, यह जानना अक्सर दिलचस्प होता है कि मॉडल के लिए पेश किए गए विभिन्न चर का क्या महत्व है। इस प्रकार, मेरा प्रश्न है: कार्ट मॉडल में भाग लेने वाले चर के रैंकिंग …

27 r  classification  model-selection  cart  rpart 

मैं R में गैर-रेखीय मॉडल की तुलना करने के लिए AIC (Akaike's Information Criterion) का उपयोग कर रहा हूं। क्या AIC की तुलना विभिन्न प्रकार के मॉडल से करना मान्य है? विशेष रूप से, मैं glm द्वारा फिट किए गए एक मॉडल की तुलना कर रहा हूं, जिसमें ग्लैमर (lme4) …

27 lme4-nlme  model-selection  aic 

वास्तव में पूर्वापेक्षाएँ क्या हैं, जिन्हें काम की तुलना में एआईसी मॉडल के लिए पूरा करने की आवश्यकता है? मैं इस सवाल के आसपास आया जब मैंने इस तरह की तुलना की: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

मैं सोच रहा था कि क्रॉसविलेक्टेड समुदाय के बायेसियन कैसे मॉडल अनिश्चितता की समस्या को देखते हैं और वे इससे कैसे निपटना पसंद करते हैं? मैं अपने प्रश्न को दो भागों में बाँटने की कोशिश करूँगा: मॉडल अनिश्चितता से कैसे महत्वपूर्ण (आपके अनुभव / राय में) है? मुझे मशीन लर्निंग …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

मुझे कुछ कारणों से एक मॉडल कारक को यादृच्छिक के रूप में लेबल करने के लाभों को गले लगाने में समस्या है। मेरे लिए यह ऐसा प्रतीत होता है कि लगभग सभी मामलों में सभी कारकों के अनुसार तय किया गया इष्टतम उपचार है। सबसे पहले, फिक्स्ड बनाम रैंडम का …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model 

मैं वर्तमान में एक ऐसी परियोजना पर हूं, जहां मुझे मूल रूप से जरूरत है, जैसे हम सब समझते हैं कि आउटपुट इनपुट से कैसे संबंधित है । यहाँ ख़ासियत यह है कि डेटा मुझे एक बार में एक टुकड़ा दिया जाता है, इसलिए मैं हर बार जब मैं एक …

24 modeling  model-selection 

मैं एक ऐसी परियोजना पर काम कर रहा हूं, जहां मैं ओपन-एंडेड निबंधों की एक श्रृंखला की सामग्री के बारे में कुछ जानकारी निकालना चाहता हूं। इस विशेष परियोजना में, 148 लोगों ने एक बड़े प्रयोग के एक काल्पनिक छात्र संगठन के बारे में निबंध लिखा। यद्यपि मेरे क्षेत्र में …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

मुझे एक समय श्रृंखला सेटिंग में मॉडल चयन में दिलचस्पी है। संक्षिप्तता के लिए, मान लीजिए कि मैं अलग-अलग लैग ऑर्डर वाले ARMA मॉडल के पूल से एक ARMA मॉडल का चयन करना चाहता हूं। अंतिम आशय पूर्वानुमान है । द्वारा मॉडल चयन किया जा सकता है परिणाम का सत्यापन …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

प्रसिद्ध 1938 के पेपर में (" समग्र परिकल्पनाओं के परीक्षण के लिए संभावना अनुपात का बड़ा-नमूना वितरण ", गणितीय सांख्यिकी के विवरण, 9: 60-62), सैमुअल विल्क्स ने (लॉग संभावना अनुपात) के विषम वितरण का व्युत्पन्न किया। नेस्टेड परिकल्पनाओं के लिए, इस धारणा के तहत कि बड़ी परिकल्पना सही ढंग से …

23 hypothesis-testing  model-selection  likelihood-ratio  asymptotics  misspecification 

क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा अपने पेपर रैखिक मॉडल चयन में , जुन शाओ दर्शाता है कि बहुभिन्नरूपी रैखिक प्रतिगमन में चर चयन की समस्या के लिए, छुट्टी-एक-आउट क्रॉस सत्यापन (एलओओसीवी) की विधि 'एसिम्पटोट असंगत' है। सादे अंग्रेजी में, यह बहुत अधिक चर वाले मॉडल का चयन करता है। एक सिमुलेशन अध्ययन में, …

23 classification  model-selection  cross-validation 

उचित स्कोरिंग नियमों के अधिकांश संसाधनों में लॉग-लॉस, बैरियर स्कोर या गोलाकार स्कोरिंग जैसे विभिन्न स्कोरिंग नियमों का उल्लेख है। हालांकि, वे अक्सर उनके बीच के मतभेदों पर ज्यादा मार्गदर्शन नहीं देते हैं। (प्रदर्शनी ए: विकिपीडिया ।) लॉगरिदमिक स्कोर को अधिकतम करने वाले मॉडल को चुनना अधिकतम संभावना मॉडल को …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

परिचय: मेरे पास एक शास्त्रीय "बड़े पी, छोटे एन समस्या" के साथ एक डेटासेट है। उपलब्ध नमूनों की संख्या n = 150 जबकि संभावित भविष्यवक्ताओं की संख्या p = 400। परिणाम एक सतत चर है। मैं सबसे "महत्वपूर्ण" वर्णनकर्ताओं को ढूंढना चाहता हूं, अर्थात, जो परिणाम की व्याख्या करने और …

22 regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net 

जब विभिन्न मॉडलों या चयन करने के लिए कई विशेषताओं के बीच चयन करने का प्रयास किया जाता है, तो कहें कि भविष्यवाणी मैं दो दृष्टिकोणों के बारे में सोच सकता हूं। डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करें। अभी भी बेहतर है, बूटस्ट्रैपिंग या के-गुना क्रॉस-सत्यापन का …

22 bayesian  model-selection  cross-validation  feature-selection 

एक अनुमानक की ओरेकल संपत्ति क्या है ? मॉडलिंग लक्ष्य क्या है (भविष्यवाणी, व्याख्यात्मक, ...) के लिए प्रासंगिक ओरेकल संपत्ति है ? दोनों सैद्धांतिक रूप से कठोर और (विशेष रूप से) सहज स्पष्टीकरण का स्वागत है।

22 feature-selection  model-selection  estimators  oracle