out-of-sample पर टैग किए गए जवाब

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 

अनुकूली डेटा विश्लेषण का विचार का है कि आप लिए अपनी योजना को बदल दें क्योंकि आप इसके बारे में अधिक सीखते हैं। खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) के मामले में, यह आम तौर पर एक अच्छा विचार है (आप अक्सर डेटा में अप्रत्याशित पैटर्न की तलाश कर रहे हैं), लेकिन …

29 hypothesis-testing  overfitting  eda  out-of-sample  differential-privacy 

निम्नलिखित अंश श्वार्ज की हेज फंड मार्केट विज्ड्र्स (मई 2012) से है, जो लगातार सफल हेज फंड मैनेजर जाफरे वुड्रिफ के साथ एक साक्षात्कार है: प्रश्न के लिए: "डेटा माइनिंग में लोगों द्वारा किए गए कुछ सबसे खराब त्रुटियां क्या हैं?": बहुत सारे लोग सोचते हैं कि वे ठीक हैं …

21 data-mining  curve-fitting  out-of-sample 

मैं k- गुना सत्यापन के बारे में पढ़ रहा हूं, और मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि मैं समझता हूं कि यह कैसे काम करता है। मुझे पता है कि होल्डआउट पद्धति के लिए, डेटा को तीन सेटों में विभाजित किया जाता है, और परीक्षण सेट का उपयोग केवल …

21 cross-validation  validation  out-of-sample 

हालांकि निजी परीक्षण सेट के परिणामों का उपयोग मॉडल को और अधिक परिष्कृत करने के लिए नहीं किया जा सकता है, लेकिन क्या मॉडल का चयन निजी परीक्षण सेट परिणामों के आधार पर नहीं किया जा रहा है? क्या आप अकेले उस प्रक्रिया के माध्यम से, निजी परीक्षण सेट पर …

16 model-selection  overfitting  out-of-sample 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 2 साल पहले …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

डेटा माइनिंग के लिए मेरी कक्षा के एक्सपोज़र में, मॉडल प्रदर्शन का आकलन करने के तरीके के रूप में होल्डआउट विधि पेश की गई थी। हालांकि, जब मैंने रैखिक मॉडल पर अपनी पहली कक्षा ली, तो इसे मॉडल सत्यापन या मूल्यांकन के साधन के रूप में पेश नहीं किया गया …

12 regression  validation  model-evaluation  out-of-sample 

क्या नमूना पूर्वानुमान और छद्म आउट-ऑफ-नमूना पूर्वानुमान के बीच एक स्पष्ट अंतर है । दोनों पूर्वानुमान मॉडल के मूल्यांकन और तुलना के संदर्भ में है।

12 forecasting  model-comparison  out-of-sample  in-sample 

मेरे पास 26 विशेषताओं और 31000 पंक्तियों के साथ एक डेटासेट है। यह 38 विषयों का डेटासेट है। यह एक बायोमेट्रिक सिस्टम के लिए है। इसलिए मैं विषयों की पहचान करने में सक्षम होना चाहता हूं। परीक्षण सेट होने के लिए, मुझे पता है कि मुझे कुछ मूल्यों को हटाना …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

जहाँ तक मैंने देखा है, इस बारे में राय अलग-अलग है। सबसे अच्छा अभ्यास निश्चित रूप से क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करके निर्देशित करेगा (विशेषकर यदि एक ही डेटासेट पर अन्य एल्गोरिदम के साथ आरएफ की तुलना करें)। दूसरी ओर, मूल स्रोत बताता है कि मॉडल प्रशिक्षण के दौरान ओओबी त्रुटि …

10 cross-validation  random-forest  overfitting  out-of-sample 

मेरा एक प्रश्न है कि मुझे लगता है कि बहुत सारे उपयोगकर्ताओं के लिए काफी बुनियादी होगा। (I) रेखीय प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करते हुए Im कई व्याख्यात्मक चर के संबंध की जांच करता है और मेरी प्रतिक्रिया चर और (ii) व्याख्यात्मक चर का उपयोग करके मेरे प्रतिक्रिया चर की …

10 statistical-significance  predictive-models  p-value  prediction  out-of-sample 

मुझे पता है कि इसकी चर्चा शायद कहीं और की गई है, लेकिन मुझे इसका स्पष्ट उत्तर नहीं मिल पाया है। मैं सूत्र का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूंआर2= 1 - एसएसआर / एसएसटीआर2=1-एसएसआर/एसएसटीR^2 = 1 - SSR/SST आउट-ऑफ-सैंपल की गणना करने के लिए आर2आर2R^2 एक रेखीय प्रतिगमन …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample