overfitting पर टैग किए गए जवाब

सबसे पहले: मुझे पता है, एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक सामान्य आकार का कोई नमूना नहीं है। यह कार्य की जटिलता, डेटा में शोर और इतने पर जैसे कई कारकों पर निर्भर करता है। और मेरे पास जितने अधिक प्रशिक्षण नमूने होंगे, उतना ही बेहतर मेरा …

12 neural-networks  overfitting  underdetermined 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

मेरे पास स्पष्ट रूप से मूल्यों का वितरण है, जिसे मैं फिट करना चाहता हूं। डेटा को 2 सामान्य कार्यों (बिमोडल) या 3 सामान्य कार्यों के साथ अच्छी तरह से फिट किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, डेटा को 3 के साथ फिट करने के लिए एक प्रशंसनीय भौतिक कारण …

11 distributions  normal-distribution  model-selection  overfitting 

आज हमारे प्राध्यापक ने कक्षा में बताया कि "रेखीय वर्गीय अक्षरों के साथ ओवरफिटिंग संभव नहीं है"। मुझे लगता है कि गलत होने के लिए, चूंकि रैखिक सेटिफ़ायर प्रशिक्षण सेट में आउटलेर्स के लिए संवेदनशील हो सकते हैं - उदाहरण के लिए एक कठिन मार्जिन का सहारा लें वेक्टर मशीन: …

10 classification  overfitting 

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 

मैंने कुछ साहित्य पढ़ा है कि यादृच्छिक वन ओवरफिट नहीं कर सकते हैं। जबकि यह बहुत अच्छा लगता है, यह सच होना बहुत अच्छा लगता है। क्या rf की ओवरफिट करना संभव है?

10 random-forest  overfitting 

मैं समझता हूं कि हम कम से कम वर्गों के प्रतिगमन समस्या में नियमितीकरण को नियोजित कर सकते हैं w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw⁡[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2 \right] और इस समस्या का एक बंद-रूप समाधान है: w^=(XTX+λI)−1XTy.w^=(XTX+λI)−1XTy.\hat{\boldsymbol{w}} = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X}+\lambda\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}. हम देखते हैं कि 2 समीकरण में, नियमितीकरण बस λλ\lambda को …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि एक संतृप्त मॉडल क्या है। AFAIK यह है जब आप टिप्पणियों के रूप में कई विशेषताएं हैं। क्या हम कह सकते हैं कि एक संतृप्त मॉडल एक अति-संपन्न मॉडल का विशेष मामला है?

10 overfitting 

क्या यह ओवर-फिटिंग में परिणाम नहीं करता है? क्या मेरे परिणाम अधिक विश्वसनीय होंगे यदि मैंने विश्लेषण के एक भाग के रूप में जैक-चाकू या बूटस्ट्रैप प्रक्रिया को जोड़ा?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife 

मेरे पास कुछ पूर्वानुमानित मॉडल हैं, जिनका प्रदर्शन मैं बैक-टेस्ट करना चाहता हूं (अर्थात, मेरे डेटासेट को "रिवाइंड" करके इसे पिछले बिंदु तक ले जाऊंगा और फिर देखूंगा कि मॉडल ने कैसा प्रदर्शन किया है)। समस्या यह है कि मेरे कुछ मॉडल एक इंटरैक्टिव प्रक्रिया के माध्यम से बनाए गए …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting