model-selection पर टैग किए गए जवाब

मैंने दो मॉडल (h2o AutoML का उपयोग करके बाइनरी क्लासीफायर) को प्रशिक्षित किया है और मैं उपयोग करने के लिए एक का चयन करना चाहता हूं। मेरे पास निम्नलिखित परिणाम हैं: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 …

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

मैं सिर्फ यह पूछना चाहता हूं कि आपकी राय में बूटस्ट्रैप पर सबसे अच्छी उपलब्ध किताबें कौन सी हैं। इसके द्वारा मैं केवल अपने डेवलपर्स द्वारा लिखित एक का मतलब नहीं है। क्या आप यह बता सकते हैं कि निम्नलिखित मापदंड को शामिल करने वाले बूटस्ट्रैप के लिए कौन सी …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

एआईसी से एआईसीसी तक आर के पूर्वानुमान पैकेज में डिफ़ॉल्ट मॉडल चयन सांख्यिकीय के हाल के बदलाव से प्रेरित होने के नाते, मैं उत्सुक हूं कि क्या वास्तव में जहां भी पूर्व लागू है। मेरे पास इस सम्मान के साथ प्रश्नों की एक श्रृंखला है और यहां पहला है। मुझे …

14 model-selection  references  aic 

मनोविज्ञान और अन्य क्षेत्रों में स्टेप वाइज रिग्रेशन का एक रूप अक्सर नियोजित होता है जिसमें निम्नलिखित शामिल होते हैं: शेष भविष्यवक्ताओं को देखें (पहले मॉडल में कोई भी नहीं हैं) और सबसे बड़े आर-वर्ग परिवर्तन के परिणामस्वरूप भविष्यवक्ता की पहचान करें; यदि आर-स्क्वायर परिवर्तन का पी-मूल्य अल्फा (आमतौर पर …

14 regression  model-selection  bias  r-squared  stepwise-regression 

मेरे पास एआईसी के बारे में कुछ सवाल हैं और आशा है कि आप मेरी मदद कर सकते हैं। मैंने अपने डेटा पर AIC के आधार पर मॉडल चयन (पिछड़ा, या आगे) लागू किया। और कुछ चयनित चर एक p-मान> 0.05 के साथ समाप्त हो गए। मुझे पता है कि …

14 model-selection  p-value  aic 

समय श्रृंखला विश्लेषण में बॉक्स-जेनकिंस मॉडल चयन प्रक्रिया श्रृंखला के ऑटोकॉरेलेशन और आंशिक ऑटोकॉरेलेशन कार्यों को देखकर शुरू होती है। ये भूखंड ARMA ( p , q ) मॉडल में उपयुक्त और q का सुझाव दे सकते हैं । उपयोगकर्ता द्वारा सफेद शोर त्रुटि वाले मॉडल का उत्पादन करने वालों …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

मैं वर्तमान में एक समस्या पर काम कर रहा हूं जिसमें हमारे पास एक छोटा डेटासेट है और परिणाम पर एक उपचार के कारण प्रभाव में रुचि रखते हैं। मेरे सलाहकार ने मुझे प्रतिक्रिया के रूप में परिणाम के साथ प्रत्येक भविष्यवक्ता पर एक अविभाज्य प्रतिगमन करने का निर्देश दिया …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

मैं जो समझता हूं, पी-मान (कम से कम प्रतिगमन संदर्भ में) के आधार पर चर चयन अत्यधिक त्रुटिपूर्ण है। ऐसा प्रतीत होता है कि AIC (या समान) पर आधारित चर चयन भी कुछ इसी तरह के कारणों से त्रुटिपूर्ण माना जाता है, हालांकि यह थोड़ा अस्पष्ट लगता है (उदाहरण के …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

मेरे पास मानों का एक सेट है और जो सैद्धांतिक रूप से तेजी से संबंधित हैं:यएक्सxxyyy y= एक एक्सखy=axby = ax^b गुणांक प्राप्त करने का एक तरीका दोनों पक्षों में प्राकृतिक लघुगणक लागू करना और एक रैखिक मॉडल फिटिंग करना है: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

मल्टीकोलिनरिटी की उपस्थिति में मॉडल चयन पर एक सवाल के जवाब में , फ्रैंक हार्ले ने सुझाव दिया : सभी चर को मॉडल में रखें, लेकिन प्रतिस्पर्धी चर के प्रभावों के लिए समायोजित एक चर के प्रभाव के लिए परीक्षण न करें ... प्रतिस्पर्धी चर के चंक परीक्षण शक्तिशाली होते …

13 r  model-selection  multicollinearity 

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 

मैं एक लॉजिस्टिक मॉडल चला रहा हूं। वास्तविक मॉडल डेटासेट के 100 से अधिक चर हैं, लेकिन मैं एक परीक्षण डेटा सेट चुन रहा हूं जिसमें लगभग 25 चर हैं। इससे पहले मैंने एक डेटासेट भी बनाया था जिसमें 8-9 वैरिएबल थे। मुझे बताया जा रहा है कि मॉडल की …

13 model-selection  logistic  aic 

मैं साहित्य के एक बड़े निकाय में आया था जो फ़िशर की सूचना मीट्रिक को संभावना वितरण के स्थान पर प्राकृतिक स्थानीय मीट्रिक के रूप में उपयोग करने की वकालत करता है और फिर दूरी और मात्रा को परिभाषित करने के लिए इसे एकीकृत करता है। लेकिन क्या ये "एकीकृत" …

13 model-selection  information-geometry 

अतीत में कई बायोमेडिकल पेपर्स में स्टेपवाइज रिग्रेशन का इस्तेमाल किया गया था, लेकिन इसके कई मुद्दों की बेहतर शिक्षा के साथ इसमें सुधार हुआ है। कई पुराने समीक्षक हालांकि अभी भी इसके लिए पूछते हैं। ऐसी कौन सी परिस्थितियाँ हैं जहाँ स्टेप वाइज रिग्रेशन की भूमिका होती है और …

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

बिशप की पीआरएमएल पुस्तक में, वह कहते हैं कि, ओवरफिटिंग अधिकतम संभावना अनुमान (एमएलई) के साथ एक समस्या है, और बेयसियन इससे बच सकते हैं। लेकिन मुझे लगता है, ओवरफिटिंग मॉडल चयन के बारे में अधिक समस्या है, पैरामीटर अनुमान करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली विधि के बारे …

13 bayesian  model-selection  overfitting