Вопросы с тегом «model-selection»

Существует ли стандартный и общепринятый метод выбора количества слоев и количества узлов в каждом слое в нейронной сети с прямой связью? Я заинтересован в автоматизированных способах построения нейронных сетей.

542 model-selection  neural-networks 

AIC и BIC - оба метода оценки соответствия модели, оштрафованные за количество оцениваемых параметров. Насколько я понимаю, BIC штрафует модели за свободные параметры больше, чем AIC. Помимо предпочтений, основанных на строгости критериев, есть ли другие причины отдавать предпочтение AIC, а не BIC или наоборот?

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

Представьте себе стандартный сценарий машинного обучения: Вы сталкиваетесь с большим многомерным набором данных, и у вас довольно размытое понимание этого. Что вам нужно сделать, это сделать прогноз о некоторой переменной на основе того, что у вас есть. Как обычно, вы очищаете данные, просматриваете описательную статистику, запускаете некоторые модели, перекрестно проверяете …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Я хотел бы реализовать алгоритм автоматического выбора модели. Я имею в виду пошаговую регрессию, но все будет хорошо (хотя она должна основываться на линейных регрессиях). Моя проблема в том, что я не могу найти методологию или реализацию с открытым исходным кодом (я просыпаюсь в Java). Методология, которую я имею в …

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

Мне интересно, как выбрать прогностическую модель после выполнения перекрестной проверки по K-кратному критерию. Это может быть неловко сформулировано, поэтому позвольте мне объяснить более подробно: всякий раз, когда я запускаю кросс-проверку K-кратных данных, я использую K подмножеств данных обучения и в конечном итоге получаю K различных моделей. Я хотел бы знать, …

149 cross-validation  model-selection 

Всегда ли полезно тренироваться с полным набором данных после перекрестной проверки ? Другими словами, можно ли тренироваться со всеми образцами в моем наборе данных и не иметь возможности проверить, подходит ли этот конкретный пример ? Некоторые предыстории проблемы: Скажем, у меня есть семейство моделей, параметризованных . Скажем также, что у …

140 machine-learning  cross-validation  model-selection 

Фраза p- взлома (также: «выемка данных» , «отслеживание» или «промысел») относится к различным видам статистической халатности, в которой результаты становятся искусственно статистически значимыми. Есть много способов добиться «более значительного» результата, включая, но не ограничиваясь: анализ только «интересного» подмножества данных , в котором был найден паттерн; отсутствие правильной настройки для многократного …

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

Как можно использовать вложенную перекрестную проверку для выбора модели ? Из того, что я читаю онлайн, вложенное резюме работает следующим образом: Существует внутренний цикл CV, где мы можем проводить поиск по сетке (например, запустив K-fold для каждой доступной модели, например, комбинацию гиперпараметров / функций) Существует внешняя петля CV, где мы …

92 cross-validation  model-selection 

При решении бизнес-задач с использованием данных обычно используется хотя бы одно ключевое предположение о том, что подкрепляющая классическая статистика недопустима. В большинстве случаев никто не удосуживается проверить эти предположения, поэтому вы никогда не узнаете. Например, то, что многие из распространенных веб-метрик являются «длинными хвостами» (относительно нормального распределения), к настоящему моменту …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

У меня есть набор данных с около 30 независимыми переменными, и я хотел бы построить обобщенную линейную модель (GLM), чтобы исследовать отношения между ними и зависимой переменной. Я знаю, что метод, которому меня учили в этой ситуации, ступенчатая регрессия, теперь считается статистическим грехом . Какие современные методы выбора модели следует …

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

Этот вопрос был задан в CV несколько лет назад, и кажется, что стоит сделать репост в свете 1) лучшей вычислительной технологии на порядок (например, параллельные вычисления, HPC и т. Д.) И 2) более новой техники, например [3]. Сначала немного контекста. Давайте предположим, что целью является не проверка гипотез, не оценка …

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

Когда вы пытаетесь подогнать модели к большому набору данных, общий совет - разбить данные на три части: набор данных обучения, проверки и тестирования. Это связано с тем, что модели обычно имеют три «уровня» параметров: первый «параметр» - это класс модели (например, SVM, нейронная сеть, случайный лес), второй набор параметров - …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

Фон Я занимаюсь клиническими исследованиями в области медицины и прошел несколько курсов по статистике. Я никогда не публиковал статью с использованием линейной / логистической регрессии и хотел бы правильно выбирать переменные. Интерпретируемость важна, поэтому нет причудливых методов машинного обучения. Я суммировал мое понимание выбора переменных - кто-то возражал бы пролить …

55 regression  feature-selection  model-selection 

На стр. 34 из его PRNN Брайан Рипли комментирует, что «АИК был назван Акаике (1974) как« Информационный критерий », хотя, как представляется, принято считать, что А означает Акаике». Действительно, при введении статистики AIC Akaike (1974, с.719) объясняет, что "IC stands for information criterion and A is added so that similar …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

В этой статье под названием «ВЫБОР СРЕДИ ОБОБЩЕННЫХ ЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ К МЕДИЦИНСКИМ ДАННЫМ» авторы пишут: В обобщенной линейной модели среднее значение преобразуется функцией связи вместо преобразования самого отклика. Два метода преобразования могут привести к совершенно разным результатам; например, среднее значение логарифмически преобразованных ответов не совпадает с логарифмом среднего ответа …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal