«cross-validation» etiketlenmiş sorular

AIC ve BIC, tahmini parametrelerin sayısı için cezalandırılmış modele uygun değerlendirme metotlarıdır. Anladığım kadarıyla BIC, AIC'den daha fazla ücretsiz parametre modeline ceza veriyor. Kriterlerin katılığına dayalı bir tercihin ötesinde, BIC yerine AIC'yi tercih etmenin başka nedenleri var mı?

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

K-kat çapraz doğrulama yaptıktan sonra prediktif bir model seçmeyi merak ediyorum. Bu garip bir şekilde ifade edilebilir, bu yüzden daha ayrıntılı olarak açıklamama izin verin: K-kat çapraz onaylamayı her çalıştırdığımda, eğitim verilerinin K altkümelerini kullanıyorum ve K farklı modellerle bitirdim. K modellerinden birini nasıl seçeceğimi bilmek istiyorum, böylece onu birisine …

148 cross-validation  model-selection 

Çapraz doğrulama işleminden sonra tam veri setiyle çalışmak her zaman iyi bir fikir midir? Başka bir yol tut, çok ile tren ok tüm benim veri kümesindeki örnekleri ve değil bu özel uydurma olmadığını kontrol edememek overfits ? Sorun hakkında bazı bilgiler: Diyelim ki parametreleştirilmiş bir model ailesi var . Ayrıca, …

139 machine-learning  cross-validation  model-selection 

Bazı öğrenme algoritmalarının performansını değerlendirmek için birkaç kez -katlı çapraz doğrulama kullanıyorum , ancak değerini nasıl seçmem gerektiği konusunda hep şaşırdım .KKKKKK Sık sık değerini gördüm ve kullandım , ancak bu benim için tamamen keyfi görünüyor ve şimdi düşünmek yerine sadece alışkanlık kullanıyorum. Bana göre değerini arttırdıkça daha iyi bir …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

Tahmini hatayı tahmin etmek için çapraz doğrulama ve bootstrapping arasındaki farklar hakkındaki düşüncelerinizi istiyorum. Biri küçük veri kümesi boyutları veya büyük veri setleri için daha iyi çalışıyor mu?

102 cross-validation  predictive-models  bootstrap 

Model seçimi için iç içe çapraz doğrulama nasıl kullanılır ? Çevrimiçi okuduklarımdan, iç içe geçmiş CV şu şekilde çalışır: Şebeke araştırması yapabildiğimiz iç CV döngüsü vardır (örneğin, mevcut her model için K-katını çalıştırma, örneğin hiperparametrelerin / özelliklerin kombinasyonu) İç katmanda kazanılan modelin performansını ayrı bir dış kat üzerinde ölçtüğümüz dış …

91 cross-validation  model-selection 

Farklı çapraz doğrulama yöntemleri, model varyansı ve önyargı açısından nasıl karşılaştırılır? Sorumu kısmen bu konuya göre motive ediyor: katlı çapraz onaylamada en uygun kıvrım sayısı : bir kez dışarıda bırakılan CV her zaman en iyi seçenek midir? KKK. Buradaki cevap, bir kez dışarı bırakılan çapraz doğrulama ile öğrenilen modellerin normal …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Veri analizi geçmişi olmayan birine çapraz onaylamayı nasıl tarif edersiniz ?

77 cross-validation 

Son zamanlarda bu sitede (@Aniko, @Dikran Marsupial, @Erik) ve başka yerlerde çapraz onaylama ile ortaya çıkan aşırı teçhizat sorunu hakkında çok fazla şey okudum - (Smialowski ve diğerleri 2010 Bioinformatics, Hastie, istatistiksel öğrenmenin unsurları). Öneri, çapraz doğrulama (veya önyükleme gibi başka bir model tahmin metodu) kullanılarak yapılan model performans tahmininin …

76 cross-validation  feature-selection 

Özellik seçimi ve makine öğrenmesi konusunda kafam biraz karıştı ve bana yardım edip edemeyeceğinizi merak ediyordum. İki gruba ayrılan ve 1000’lik özelliklere sahip bir mikro dizi veri setine sahibim. Amacım, teorik olarak bu örnekleri en iyi şekilde sınıflandırmak için diğer veri setlerine uygulayabileceğim bir imzayla az sayıda gen (özelliklerim) (10-20) …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

Soru: Bir şeyden emin olmak istiyorum, zaman serileri ile k-fold cross-geçerlilik kullanımı basit mi, yoksa kullanmadan önce özel bir dikkat gösterilmesi gerekiyor mu? Arkaplan: Her 5 dakikada bir veri örneği ile 6 yıllık bir zaman serisini (yarı markov zinciri ile) modelleyeceğim. Birkaç modeli karşılaştırmak için, verileri 6 yıl içinde ayırarak …

70 time-series  modeling  cross-validation 

Veri kümesini bölmek için uygun bir strateji nedir? Ben şu yaklaşıma ilgili görüşlerinizi (değil gibi bireysel parametrelere test_sizeveya n_iterama kullanılırsa X, y, X_train, y_train, X_test, ve y_testuygun bir şekilde ve sıra mantıklı ise): ( bu örneği scikit-learn belgelerinden uzatarak) 1. Veri kümesini yükleyin from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Sınıfta dengesiz bir veri var ve yükseltilmiş tressin hiperparametrelerini xgboost kullanarak ayarlamak istiyorum. Sorular Xgboost için bir gridsearchcv veya randomsearchcv eşdeğeri var mı? Değilse, xgboost parametrelerini ayarlamak için önerilen yaklaşım nedir?

68 machine-learning  cross-validation  xgboost  boosting 

Tahmin edici bir model inşa eden birisine sahip olduğumuzu varsayalım, ancak birinin uygun istatistiksel ya da makine öğrenmesi ilkeleri konusunda tam olarak bilgili olmadığını varsayalım. Belki o kişiye öğrenirken yardımcı oluyoruz veya belki de bu kişi kullanımı en az bilgiyi gerektiren bir çeşit yazılım paketi kullanıyor. Şimdi bu kişi, gerçek …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample 

Burada ve burada bu konuda iki soru buldum ama henüz net bir cevap veya açıklama yok. Aynı problemi Convolution Sinir Ağımdaki eğitim hatasından daha az olduğu durumlarda da aynı sorunu uyguluyorum. Bu ne anlama geliyor?

57 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation