Вопросы с тегом «stratification»

В чем разница между стратифицированной перекрестной проверкой и перекрестной проверкой ? Википедия говорит: При перекрестной проверке по многослойной k-кратности сгибы выбираются таким образом, чтобы среднее значение отклика было примерно одинаковым во всех сгибах. В случае дихотомической классификации это означает, что каждая складка содержит примерно одинаковые пропорции двух типов меток классов. …

55 cross-validation  stratification 

Мне сказали, что полезно использовать стратифицированную перекрестную проверку, особенно когда классы ответов не сбалансированы. Если одна из целей перекрестной проверки состоит в том, чтобы помочь учесть случайность нашей исходной выборки обучающих данных, то, безусловно, создание одинакового распределения классов для каждого сгиба будет работать против этого, если вы не уверены, что …

29 cross-validation  resampling  stratification 

Я хотел бы знать, есть ли какие-либо / некоторые преимущества использования стратифицированной выборки вместо случайной выборки при разделении исходного набора данных на обучающий и тестовый набор для классификации. Кроме того, дает ли стратифицированная выборка больше смещения в классификаторе, чем случайная выборка? Приложение, для которого я хотел бы использовать стратифицированную выборку …

20 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

В « Стратегиях регрессионного моделирования » Харрелла (второе издание) есть раздел (S. 20.1.7), в котором обсуждаются модели Кокса, включая взаимодействие между ковариатой, основное влияние которой на выживаемость мы также хотим оценить (возраст в примере ниже) и ковариация, основной эффект которой мы не хотим оценивать (пол в примере ниже). Конкретно: предположим, …

13 survival  cox-model  stratification 

BOUNTY: Полная награда будет присуждена кому-либо, кто предоставит ссылку на любой опубликованный документ, который использует или упоминает оценку F~F~\tilde{F} ниже. Мотивация: Этот раздел, вероятно, не важен для вас, и я подозреваю, что он не поможет вам получить награду, но, поскольку кто-то спросил о мотивации, вот над чем я работаю. Я …

13 distributions  bernoulli-distribution  stratification  rejection-sampling  ecdf 

Итак, у меня есть матрица размером около 60 x 1000. Я рассматриваю ее как 60 объектов с 1000 объектов; 60 объектов сгруппированы в 3 класса (a, b, c). 20 предметов в каждом классе, и мы знаем истинную классификацию. Я хотел бы провести обучение под наблюдением на этом наборе из 60 …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Реализация randomForest не позволяет производить выборку сверх количества наблюдений, даже при выборке с заменой. Почему это? Работает отлично: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Что я хочу сделать: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, 1, 1), replace=TRUE) …

11 r  sampling  random-forest  stratification  oversampling 

Каковы преимущества и недостатки использования отдельных моделей по сравнению с многоуровневым моделированием? В частности, предположим, что в ходе исследования были изучены пациенты, размещенные в рамках практики врачей, расположенных в разных странах. Каковы преимущества / недостатки использования отдельных моделей для каждой страны по сравнению с трехуровневой вложенной моделью?

10 multilevel-analysis  stratification 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Допустим, у меня есть куча строк для задачи классификации: Икс1, . , , ИксN, YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y Где - признаки / предикторы, а - класс, к которому относится комбинация признаков строки. YИкс1, . , , , XNX1,...,XNX_1, ..., X_NYYY Многие комбинации функций и их классы повторяются в наборе данных, …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification