validation पर टैग किए गए जवाब

मुझे यह भ्रामक लगा जब मैं Matlab में तंत्रिका नेटवर्क टूलबॉक्स का उपयोग करता हूं। इसने कच्चे डेटा को तीन भागों में विभाजित किया: प्रशिक्षण सेट सत्यापन सेट टेस्ट सेट मैं कई प्रशिक्षण या लर्निंग एल्गोरिदम में देखता हूं, डेटा को अक्सर 2 भागों में विभाजित किया जाता है, प्रशिक्षण …

431 machine-learning  validation 

मेरे लिए, ऐसा लगता है कि होल्ड-आउट सत्यापन बेकार है। यही है, मूल डेटासेट को दो-भागों (प्रशिक्षण और परीक्षण) में विभाजित करना और परीक्षण स्कोर का सामान्यीकरण उपाय के रूप में उपयोग करना, कुछ हद तक बेकार है। K- गुना क्रॉस-वैधीकरण सामान्यीकरण के बेहतर सन्निकटन देता है (क्योंकि यह हर …

54 machine-learning  cross-validation  validation 

"बिग डेटा" मीडिया में हर जगह है। हर कोई कहता है कि "बड़ा डेटा" 2012 के लिए बड़ी बात है, उदाहरण के लिए KDNuggets 2012 के लिए गर्म विषयों पर सर्वेक्षण । हालाँकि, मेरी यहाँ गहरी चिंताएँ हैं। बड़े डेटा के साथ, हर कोई बस कुछ भी पाने के लिए …

40 data-mining  dataset  large-data  validation 

क्लस्टर विश्लेषण के साथ एक सबसे बड़ा मुद्दा यह है कि हम अलग-अलग निष्कर्ष निकालने के लिए हो सकते हैं, जब विभिन्न क्लस्टरिंग विधियों का उपयोग किया जाता है (पदानुक्रमित क्लस्टरिंग में विभिन्न लिंकेज विधियों सहित)। मैं इस पर आपकी राय जानना चाहूंगा - आप किस विधि का चयन करेंगे, …

35 clustering  validation  model-evaluation  hierarchical-clustering 

कुछ व्याख्यान और ट्यूटोरियल में मैंने देखा है, वे आपके डेटा को तीन भागों में विभाजित करने का सुझाव देते हैं: प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण। लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि परीक्षण डेटासेट का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, और न ही यह दृष्टिकोण पूरे डेटा सेट पर क्रॉस-सत्यापन से …

25 machine-learning  cross-validation  validation 

मान लीजिए कि मैंने प्रशिक्षण सेट पर कई मॉडलों को प्रशिक्षित किया, परीक्षण सेट पर क्रॉस सत्यापन सेट और मापा प्रदर्शन का उपयोग करके सबसे अच्छा एक का चयन करें। इसलिए अब मेरे पास एक अंतिम सर्वश्रेष्ठ मॉडल है। क्या मुझे प्रशिक्षण सेट पर प्रशिक्षित अपने सभी उपलब्ध डेटा या …

23 machine-learning  validation  regression-strategies 

जैसा कि विज्ञान को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य होना चाहिए, परिभाषा के अनुसार, यह मान्यता बढ़ रही है कि डेटा और कोड प्रजनन के लिए येलो राउंडटेबल द्वारा चर्चा किए गए अनुसार प्रतिलिपि प्रस्तुत करने का एक अनिवार्य घटक है । उस पत्रिका के लिए एक पांडुलिपि की समीक्षा करने …

23 dataset  validation  reproducible-research  journals 

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 

मुझे पता है कि क्रॉस-वैलिडेशन के बाहर हाइपरपैरेट ट्यूनिंग करने से बाहरी वैधता का पक्षपाती-उच्च अनुमान हो सकता है, क्योंकि प्रदर्शन को मापने के लिए आप जो डेटासेट का उपयोग करते हैं, वही आप सुविधाओं को ट्यून करने के लिए उपयोग करते हैं। मैं सोच रहा हूँ कि यह एक …

20 cross-validation  validation  hyperparameter 

मैंने पारंपरिक अक्सरवादी सांख्यिकीय डोमेन में पूर्वानुमान मॉडल को मान्य करने के लिए तरीकों और सॉफ्टवेयर के विकास के लिए बहुत समय समर्पित किया है । व्यवहार और शिक्षण में अधिक बायेसियन विचारों को रखने में मुझे गले लगाने के लिए कुछ महत्वपूर्ण अंतर दिखाई देते हैं। सबसे पहले, बेयसियन …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

सबसे पहले, वह परिणामों की संभावना देता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, उसका अमेरिकी चुनाव के लिए भविष्यवाणी वर्तमान में 82% क्लिंटन बनाम 18% ट्रम्प है। अब, भले ही ट्रम्प जीत जाए, मुझे कैसे पता चलेगा कि यह उस जीत का सिर्फ 18% हिस्सा नहीं था? दूसरी समस्या यह है …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Scikit में CalibratedClassifierCV है , जो हमें एक विशेष X, y जोड़ी पर हमारे मॉडल को कैलिब्रेट करने की अनुमति देता है। यह भी स्पष्ट रूप से बताता है किdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. यदि उन्हें निराश होना चाहिए, तो क्या क्लासिफायर को …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

मैं डेटा को टेस्ट सेट और वैलिडेशन सेट में विभाजित करने के पीछे के तर्क को समझता हूं। मैं यह भी समझता हूं कि विभाजन का आकार स्थिति पर निर्भर करेगा लेकिन आम तौर पर 50/50 से 90/10 तक भिन्न होगा। मैंने वर्तनी को सही करने और ~ 5m वाक्यों …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

"बूटस्ट्रैप वेलिडेशन" / "रीसम्प्लिंग क्रॉस-वेलिडेशन" मेरे लिए नया है, लेकिन इस प्रश्न के उत्तर से चर्चा की गई थी । मैं इसे इकट्ठा करता हूं इसमें 2 प्रकार के डेटा शामिल हैं: वास्तविक डेटा और सिम्युलेटेड डेटा, जहां सिम्युलेटेड डेटा का एक सेट वास्तविक डेटा से उत्पन्न होता है, जब …

15 cross-validation  bootstrap  validation  resampling