«model-selection» etiketlenmiş sorular

İleri beslemeli bir sinir ağında katman sayısını ve her katmandaki düğüm sayısını seçmek için standart ve kabul edilmiş bir yöntem var mı? Yapay sinir ağları oluşturmanın otomatik yollarıyla ilgileniyorum.

540 model-selection  neural-networks 

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 

Standart bir makine öğrenme senaryosu hayal edin: Çok değişkenli büyük bir veri kümesiyle karşı karşıya kalıyorsunuz ve oldukça bulanık bir anlayışınız var. Yapmanız gereken şey, sahip olduğunuza bağlı olarak bazı değişkenler hakkında tahminlerde bulunmaktır. Her zamanki gibi, verileri temizler, açıklayıcı istatistiklere bakar, bazı modelleri çalıştırır, bunları doğrular vb., Ancak birkaç …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Otomatik model seçimi için bir algoritma uygulamak istiyorum. Kademeli bir regresyon yapmayı düşünüyorum ama her şey yapacaktır (ancak doğrusal regresyonlara dayanmalıdır). Benim sorunum bir metodoloji veya açık kaynaklı bir uygulama bulamamamdır (Java’da uyanıyorum). Aklımdaki metodoloji şöyle bir şey olurdu: Tüm faktörlerin korelasyon matrisini hesaplar birbiriyle düşük korelasyona sahip faktörleri seçmek …

193 references  feature-selection  model-selection  aic  stepwise-regression 

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 

İfade s (ayrıca: -hacking "veri tarama" , "balık" "gözetleme" ya da) yapay olarak istatistiksel olarak anlamlı hale sonuçlarında olduğu istatistiksel uygulama hataları çeşitli ifade eder. Aşağıdakiler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere, “daha ​​önemli” bir sonuç elde etmenin birçok yolu vardır: sadece bir kalıbın bulunduğu verilerin "ilginç" bir alt kümesini …

94 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  model-selection  reproducible-research 

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 

Verileri kullanarak iş sorunlarını çözerken, klasik istatistiklerin altını çizdiği en az bir anahtar varsayımın yaygın olduğu yaygındır. Çoğu zaman, hiç kimse bu varsayımları kontrol etmekte hiçbir sıkıntı çekmez. Örneğin, ortak web metriklerinin çoğunun "uzun kuyruklu" olduğu (normal dağılıma göre) şimdiye dek çok iyi belgelendirildiği anlaşılmaktadır. Diğer bir örnek olarak, çevrimiçi …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

Yaklaşık 30 bağımsız değişken içeren bir veri kümesine sahibim ve bunlar ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi araştırmak için genelleştirilmiş bir doğrusal model (GLM) oluşturmak istiyorum. Bu durum için öğretildiğim yöntemin, adım adım gerilemenin artık istatistiksel bir günah olarak kabul edildiğinin farkındayım . Bu durumda hangi modern model seçim yöntemleri kullanılmalıdır?

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

Bu soru, birkaç yıl önce CV'de sorulmuştu, 1) büyüklük sırasına göre daha iyi hesaplama teknolojisi (örneğin paralel hesaplama, HPC vb.) Ve 2) daha yeni teknikler, örneğin [3] ışığında bir röportaja benziyor. İlk olarak, bazı bağlamlar. Amacın hipotez testi değil, tahmini etkileme değil, görünmeyen test setindeki tahmin olduğunu varsayalım. Bu nedenle, …

67 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

Modelleri geniş bir veri kümesine sığdırmaya çalışırken, ortak tavsiye, verileri üç bölüme ayırmaktır: eğitim, doğrulama ve test veri kümesi. Bunun nedeni, modellerin genellikle üç "seviye" parametresine sahip olmalarıdır: ilk "parametre", model sınıfıdır (örneğin, SVM, sinir ağı, rasgele orman), ikinci parametre grubu, "düzenlileştirme" parametreleri veya "hiperparametreler" dir ( örneğin, kement ceza …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

Arka fon Tıpta klinik araştırma yapıyorum ve birkaç istatistik dersi aldım. Doğrusal / lojistik regresyon kullanarak bir makale yayınlamamıştım ve değişken seçimini doğru yapmak istiyorum. Yorumlanabilirlik önemlidir, bu nedenle fantezi makine öğrenme teknikleri yoktur. Değişken seçim anlayışımı özetledim - birileri herhangi bir yanılgıya ışık tutabilir mi? Buna iki (1) benzer …

55 regression  feature-selection  model-selection 

Açık Onun 34 PRNN o Brian Ripley yorumlarla " 'Bir Bilgi Kriteri' olarak AIC Akaike (1974) tarafından adlandırılmıştır yaygın bir Akaike açılımı inanıyordu görünüyor olsa da". Aslında, AIC istatistiklerini tanıtırken, Akaike (1974, s.719) "IC stands for information criterion and A is added so that similar statistics, BIC, DIC etc may …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

In Bu yazıda başlıklı "Genelleştirilmiş Lineer Modeller UYGULAMALI İÇİN TIBBİ BİLGİ ARASINDA SEÇİMİ" yazarlar yazın: Genelleştirilmiş bir doğrusal modelde, ortalama, yanıtın kendisini dönüştürmek yerine, bağlantı işlevi tarafından dönüştürülür. İki dönüşüm yöntemi oldukça farklı sonuçlara yol açabilir; örneğin, log-dönüştürülmüş tepkilerin ortalaması, ortalama cevabın logaritması ile aynı değildir . Genel olarak, birincisi …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal