Ich trainiere einen Gaußschen Prozess mit einem ARD-Kernel mit vielen Parametern, indem ich die marginale Lielihood der Daten maximiere, anstatt sie gegenseitig zu validieren. Ich vermute, dass es überpassend ist. Wie kann ich diesen Verdacht in einem Bayes'schen Kontext
Was ist der beste Weg, um Zeitreihendaten in Zug- / Test- / Validierungssätze aufzuteilen, wobei der Validierungssatz für die Optimierung von Hyperparametern verwendet wird? Wir haben tägliche Verkaufsdaten im Wert von 3 Jahren. Unser Plan ist es, 2015-2016 als Trainingsdaten zu verwenden, dann...
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 mache eine Datenvorverarbeitung und werde danach ein Convonets auf meinen Daten erstellen. Meine Frage lautet: Angenommen, ich habe einen Gesamtdatensatz mit 100 Bildern. Ich habe den Mittelwert für jedes der 100 Bilder berechnet und ihn dann von jedem der Bilder subtrahiert, dann in Zug- und...
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...
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")...
Für meine aktuelle Forschung verwende ich die Lasso-Methode über das glmnet-Paket in R für eine binomialabhängige Variable. In glmnet wird das optimale Lambda durch Kreuzvalidierung ermittelt und die resultierenden Modelle können mit verschiedenen Maßnahmen verglichen werden, z. B....
Ich verwende das caretPaket in Rfür das Training von binären SVM-Klassifikatoren. Zur Reduzierung von Funktionen verarbeite ich mit PCA die integrierte Funktion, preProc=c("pca")wenn ich anrufe train(). Hier sind meine Fragen: Wie wählt Caret Hauptkomponenten aus? Gibt es eine feste Anzahl von...
Wie kann ausgewählt werden, welcher Kernel zu einer guten Datentrennung bei der endgültigen Datenausgabe durch die Kernel-PCA (Hauptkomponentenanalyse) führen würde, und wie können die Parameter des Kernels optimiert werden? Wenn möglich, wären Laienbegriffe sehr willkommen, und Links zu Artikeln,...
Ich bin ein Physikstudent, der maschinelles Lernen / Datenwissenschaft studiert, daher meine ich nicht, dass diese Frage Konflikte auslöst :) Ein großer Teil eines Physik-Bachelor-Programms besteht jedoch darin, Labore / Experimente durchzuführen, was eine Menge Daten bedeutet Verarbeitung und...
Ich versuche, mit LASSO eine Modellauswahl für einige Kandidaten-Prädiktoren mit einem kontinuierlichen Ergebnis durchzuführen. Das Ziel besteht darin, das optimale Modell mit der besten Vorhersageleistung auszuwählen, was normalerweise durch K-fache Kreuzvalidierung erfolgen kann, nachdem ein...
Bei der Auswahl des Regularisierungsparameters Lambda in Ridge oder Lasso wird empfohlen, verschiedene Lambda-Werte auszuprobieren, den Fehler im Validierungssatz zu messen und schließlich den Lambda-Wert auszuwählen, der den niedrigsten Fehler zurückgibt. Es ist mir kein Problem, wenn die Funktion...
Kennt jemand ein gutes Buch / eine gute Webseite, um die Techniken der Kreuzvalidierung zu
In den meisten Situationen beschäftigen wir uns nur mit einer Ergebnis- / Antwortvariablen wie . In einigen Szenarien, insbesondere in den klinischen Daten, können die Ergebnisvariablen jedoch hochdimensional / multivariat sein. Beispiel: , wobei die , und enthält und diese Ergebnisse alle...
Wie sollte man bei mehreren Kreuzvalidierungsfalten einer logistischen Regression und den daraus resultierenden Mehrfachschätzungen jedes Regressionskoeffizienten messen, ob ein Prädiktor (oder eine Reihe von Prädiktoren) auf der Grundlage der Regressionskoeffizienten stabil und aussagekräftig ist...
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO)...
Angenommen, ich habe zwei Lernmethoden für ein Klassifizierungsproblem , und , und ich schätze ihre Generalisierungsleistung mit etwas wie wiederholter Kreuzvalidierung oder Bootstrapping. Durch diesen Prozess erhalte ich eine Verteilung der Bewertungen und für jede Methode über diese...
Sollte die Merkmalsauswahl nur für Trainingsdaten (oder alle Daten) durchgeführt werden? Ich habe einige Diskussionen und Artikel wie Guyon (2003) und Singhi und Liu (2006) durchgearbeitet, bin mir aber immer noch nicht sicher, ob ich die richtige Antwort finden soll. Mein Versuchsaufbau ist wie...
Nach meinem Verständnis unterschätzt die k-fache Kreuzvalidierungsschätzung des Testfehlers normalerweise den tatsächlichen Testfehler. Ich bin verwirrt, warum dies der Fall ist. Ich verstehe, warum der Trainingsfehler normalerweise niedriger ist als der Testfehler - weil Sie das Modell mit...
Ich habe drei reduzierte Modelle von einem Original-Vollmodell mit erhalten Vorauswahl Rückwärtseliminierung L1 Bestrafungstechnik (LASSO) Für die Modelle, die unter Verwendung von Vorwärtsauswahl / Rückwärtseliminierung erhalten wurden, erhielt ich die kreuzvalidierte Schätzung des...