Вопросы с тегом «cross-validation»

Неоднократно удерживать подмножества данных во время подбора модели, чтобы количественно оценить производительность модели на удерживаемых подмножествах данных.

2
Как правильно применять перекрестную проверку в контексте выбора параметров обучения для машин опорных векторов?
Прекрасный пакет libsvm предоставляет интерфейс Python и файл «easy.py», который автоматически ищет параметры обучения (cost & gamma), которые максимизируют точность классификатора. В заданном наборе параметров обучения кандидата точность реализуется путем перекрестной проверки, но я чувствую, что это подрывает цель перекрестной проверки. То есть, поскольку сами параметры обучения могут быть выбраны …

1
Должен ли я перетасовать свои данные?
У нас есть набор биологических образцов, которые было довольно дорого получить. Мы провели эти выборки с помощью серии тестов, чтобы сгенерировать данные, которые используются для построения прогнозной модели. Для этого мы разделили образцы на тренировочный (70%) и испытательный (30%) наборы. Мы успешно создали модель и применили ее на испытательном стенде, …

2
Рассчитать кривую ROC для данных
Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

2
Влияет ли реализация перекрестной проверки на ее результаты?
Как вы знаете, существует два популярных типа перекрестной проверки: K-кратная и случайная субсэмплинг (как описано в Википедии ). Тем не менее, я знаю, что некоторые исследователи делают и публикуют статьи, где нечто, описываемое как K-кратное резюме, действительно является случайным субсэмплингом, поэтому на практике вы никогда не узнаете, что на самом …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.