validation 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 

मान लीजिए कि मुझे मॉडलिंग / सत्यापन टिप्पणियों के बीच 80/20 का विभाजन मिला है। मैंने मॉडलिंग डेटा सेट के लिए एक मॉडल फिट किया है, और मैं उस त्रुटि के साथ सहज हूं जो मैं सत्यापन डेटा सेट पर देख रहा हूं। इससे पहले कि मैं भविष्य के अवलोकन …

13 regression  predictive-models  validation 

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 

कल का प्रश्न मॉडल की सटीकता निर्धारित करता है जो अनुमान लगाता है कि घटना की संभावना मुझे संभावना स्कोरिंग के बारे में उत्सुक थी। जंगली गुलाब स्कोर एक मतलब वर्ग त्रुटि उपाय है। क्या एनालॉग का मतलब पूर्ण त्रुटि प्रदर्शन माप1 है1एनΣमैं = १एन( p r e di c …

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

ट्रेन / परीक्षण / सत्यापन सेट में टाइम सीरीज़ डेटा को विभाजित करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है, जहां हाइपरपरमीटर ट्यूनिंग के लिए सत्यापन सेट का उपयोग किया जाएगा? हमारे पास दैनिक बिक्री डेटा के 3 साल का मूल्य है, और हमारी योजना 2015-2016 को प्रशिक्षण डेटा के रूप …

12 time-series  cross-validation  validation 

रिज या लैस्सो में नियमितीकरण पैरामीटर लैम्ब्डा को चुनने में अनुशंसित विधि लैम्ब्डा के विभिन्न मूल्यों की कोशिश करना है, सत्यापन सेट में त्रुटि को मापना और अंत में लैम्बडा के उस मूल्य को चुना जो सबसे कम त्रुटि देता है। यह मेरे लिए क्लैट नहीं है यदि फ़ंक्शन f …

11 cross-validation  error  regularization  validation  optimization 

मेरे जैसे गैर-सांख्यिकीविदों के लिए, VIमरीना मेलिया " तुलनात्मक क्लस्टरिंग - एक सूचना आधारित दूरी " (जर्नल ऑफ़ मल्टीवेरेट एनालिसिस, 2007) द्वारा प्रासंगिक पेपर पढ़ने के बाद भी मीट्रिक (सूचना की भिन्नता) के विचार को पकड़ना बहुत मुश्किल है । वास्तव में, मैं वहाँ से बाहर कई क्लस्टरिंग शर्तों से …

11 r  clustering  validation  intuition 

मैं कई अलग-अलग मॉडलों का मूल्यांकन करना चाहता हूं जो मासिक स्तर पर व्यवहार की भविष्यवाणी प्रदान करते हैं। डेटा संतुलित है, और 100,000 और 12. परिणाम किसी दिए गए महीने में एक संगीत कार्यक्रम में भाग ले रहा है, इसलिए यह किसी भी महीने में ~ 80% लोगों के …

11 repeated-measures  predictive-models  stata  panel-data  validation 

मुझे इस तरह का प्रश्न पूछा गया था "क्या आपने अपने दैनिक कार्य में कोई निरंतरता की जाँच की है?" एक Biostatistician स्थिति के लिए एक फोन साक्षात्कार के दौरान। मुझे नहीं पता कि क्या जवाब दूं। किसी भी जानकारी की सराहना की है।

11 validation 

नमूना सेट बनाने के लिए सांख्यिकीय तकनीक क्या हैं, जो पूरी आबादी का प्रतिनिधि है (ज्ञात आत्मविश्वास स्तर के साथ)? इसके अलावा, कैसे सत्यापित करें, यदि नमूना समग्र डेटासेट में फिट बैठता है? क्या यह संभव है, संपूर्ण डेटासेट को पार्स किए बिना (जो अरबों रिकॉर्ड हो सकते हैं)?

10 sampling  sample-size  validation 

सांख्यिकीय शिक्षण की पुस्तक तत्व (पीडीएफ ऑनलाइन में उपलब्ध) आशावादी पूर्वाग्रह (7.21, पृष्ठ 229) पर चर्चा करती है। यह बताता है कि आशावाद पूर्वाग्रह प्रशिक्षण त्रुटि और इन-सैंपल त्रुटि के बीच का अंतर है (यदि हम मूल प्रशिक्षण बिंदुओं में से प्रत्येक पर नए परिणाम मानों का नमूना करते हैं) …

9 error  bias  validation 

एक नमूना आकार "एन" प्रदान किया है जो मैं पूर्वानुमान डेटा का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। डेटा को वश में करने के कुछ तरीके क्या हैं ताकि मैं इसका उपयोग किसी मॉडल को स्थापित करने के लिए करूं, और शेष डेटा को मॉडल को मान्य करने के …

9 machine-learning  modeling  sample  validation