Scikit verfügt über CalibratedClassifierCV , mit dem wir unsere Modelle für ein bestimmtes X, Y-Paar kalibrieren können. Es heißt auch klar, dassdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Wenn sie disjunkt sein müssen, ist es legitim, den Klassifikator mit den...
Ich denke, ich verstehe, wie die Grundlagen des Bootstrapping funktionieren, bin mir aber nicht sicher, wie ich das Bootstrapping zur Modellauswahl oder zur Vermeidung von Überanpassungen einsetzen kann. Würden Sie beispielsweise für die Modellauswahl nur das Modell auswählen, das den geringsten...
Kann mir jemand mein Cox-Modell im Klartext erklären? Ich habe das folgende Cox-Regressionsmodell mithilfe der Funktion an alle meine Daten angepasst cph. Meine Daten werden in einem Objekt namens gespeichert Data. Die Variablen w, xund ysind stetig; zist ein Faktor von zwei Ebenen. Die Zeit wird...
Es scheint widersprüchliche Ratschläge zu geben, wie mit dem Vergleichen von Zug- und Testfehlern umgegangen werden soll, insbesondere wenn zwischen beiden eine Lücke besteht. Es scheint zwei Denkschulen zu geben, die mir widersprüchlich erscheinen. Ich möchte verstehen, wie man die beiden...
Normalerweise passen wir in der logistischen Regression ein Modell an und erhalten einige Vorhersagen zum Trainingssatz. Anschließend validieren wir diese Trainingsvorhersagen (so ähnlich wie hier ) und bestimmen den optimalen Schwellenwert auf der Grundlage der ROC-Kurve. Warum integrieren wir die...
Wenn Sie eine Kreuzvalidierung mit k-fach durchführen, erhalten Sie die Genauigkeitsmetrik, indem Sie auf alle Falten mit Ausnahme einer auf diese eine Falte zeigen, Vorhersagen treffen und diesen Vorgang mal wiederholen . Sie können dann Genauigkeitsmetriken für alle Ihre Instanzen ausführen...
Ich versuche, meine eigene Funktion für die Hauptkomponentenanalyse, PCA, zu schreiben (natürlich ist bereits viel geschrieben, aber ich bin nur daran interessiert, Dinge selbst zu implementieren). Das Hauptproblem, auf das ich gestoßen bin, ist der Kreuzvalidierungsschritt und die Berechnung der...
Ich habe gerade "Eine Einführung in das statistische Lernen" abgeschlossen . Ich habe mich gefragt, ob sich die Verwendung der Kreuzvalidierung zum Ermitteln der besten Optimierungsparameter für verschiedene Techniken des maschinellen Lernens von Datenschnüffeln unterscheidet. Wir überprüfen...
Wenn wir die Qualität einer zufälligen Gesamtstruktur beurteilen, zum Beispiel mithilfe der AUC, ist es angemessener, diese Mengen anhand der Out-of-Bag-Proben oder anhand des Hold-out-Satzes der Kreuzvalidierung zu berechnen. Ich habe gehört, dass die Berechnung über die OOB-Samples eine...
Ich habe eine Rastersuche für eine Reihe von Parametern eingerichtet. Ich versuche, die besten Parameter für ein neuronales Keras-Netz zu finden, das eine binäre Klassifizierung durchführt. Die Ausgabe ist entweder eine 1 oder eine 0. Es gibt ungefähr 200 Funktionen. Als ich eine Rastersuche...
Ich versuche die Kreuzvalidierung für die ordinale logistische Regression zu verstehen. Ziel des Spiels ist es, das in einer Analyse verwendete Modell zu validieren ... Ich erstelle einen Spielzeugdatensatz: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <-...
Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade...
Ich verwende scikit-learn, um eine logistische Regression mit Kreuzvalidierung für einen Datensatz durchzuführen (ungefähr 14 Parameter mit> 7000 normalisierten Beobachtungen). Ich habe auch einen Zielklassifikator, der entweder den Wert 1 oder 0 hat. Das Problem, das ich habe, ist, dass ich...
Die Frage: Bootstrapping ist Jackknifing überlegen ; Ich frage mich jedoch, ob es Fälle gibt, in denen das Jackknifing die einzige oder zumindest eine praktikable Option zur Charakterisierung der Unsicherheit aus Parameterschätzungen ist. Auch in praktischen Situationen, wie voreingenommen /...
Derzeit versuche ich, einen Textdokumentdatensatz zu analysieren, der keine fundamentale Wahrheit enthält. Mir wurde gesagt, dass Sie die k-fache Kreuzvalidierung verwenden können, um verschiedene Clustering-Methoden zu vergleichen. Die Beispiele, die ich in der Vergangenheit gesehen habe,...
Gibt es eine bekannte Bayes'sche, ML- oder MDL-Interpretation der Kreuzvalidierung? Kann ich die Kreuzvalidierung so interpretieren, dass das richtige Update für einen speziell erstellten Prior durchgeführt
Ich möchte die Hyperparameter von XGboost mithilfe der Kreuzvalidierung optimieren. Es ist jedoch nicht klar, wie man das Modell erhält xgb.cv. Zum Beispiel rufe ich objective(params)von an fmin. Dann wird das Modell montiert dtrainund validiert dvalid. Was ist, wenn ich KFold Crossvalidation...
Beim Herumspielen mit dem Boston Housing Dataset und RandomForestRegressor(mit Standardparametern) beim Scikit-Lernen fiel mir etwas Seltsames auf: Der durchschnittliche Kreuzvalidierungswert nahm ab, als ich die Anzahl der Falten über 10 erhöhte. Meine Kreuzvalidierungsstrategie lautete wie...
Ich habe eine Klassifizierung unter Verwendung mehrerer Klassifizierer für Daten mit 2 Klassen durchgeführt und eine 5-fache Kreuzvalidierung verwendet. Für jede Falte berechnete ich tp, tn, fp und fn. Dann berechnete ich die Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F-Punktzahl für jeden Test. Meine...
Ich arbeite an einem Klassifizierungsproblem, das eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen zwei eingegebenen Röntgenbildern berechnet. Wenn die Bilder von derselben Person stammen (Bezeichnung "rechts"), wird eine höhere Metrik berechnet. Eingabebilder von zwei verschiedenen Personen (Bezeichnung "falsch")...