Dies ist mein erster Beitrag in StackExchange, aber ich verwende ihn seit einiger Zeit als Ressource. Ich werde mein Bestes tun, um das entsprechende Format zu verwenden und die entsprechenden Änderungen vorzunehmen. Auch dies ist eine mehrteilige Frage. Ich war mir nicht sicher, ob ich die Frage...
Erstens, Entschuldigung für das Posten einer Frage, die hier , hier , hier , hier , hier bereits ausführlich besprochen wurde, und zum Aufwärmen eines alten Themas. Ich weiß, dass @DikranMarsupial ausführlich über dieses Thema in Beiträgen und Fachzeitschriften geschrieben hat, aber ich bin immer...
Während die Ergebnisse des privaten Testsets nicht zur weiteren Verfeinerung des Modells verwendet werden können, wird doch anhand der Ergebnisse des privaten Testsets eine Modellauswahl aus einer Vielzahl von Modellen durchgeführt. Würden Sie nicht allein durch diesen Prozess zu einer...
Wenn Sie eine nichtlineare Funktion an eine Menge von Punkten anpassen (vorausgesetzt, es gibt nur eine Ordinate für jede Abszisse), kann das Ergebnis entweder sein: eine sehr komplexe Funktion mit kleinen Residuen eine sehr einfache Funktion mit großen Residuen Kreuzvalidierung wird häufig...
Ich habe gerade das Lesen dieses Diskussion . Sie argumentieren, dass PR AUC bei unausgeglichenen Datensätzen besser ist als ROC AUC. Zum Beispiel haben wir 10 Proben im Testdatensatz. 9 Proben sind positiv und 1 ist negativ. Wir haben ein schreckliches Modell, das alles Positive vorhersagt. Wir...
Ich bin gerade auf das "Akaike-Informationskriterium" gestoßen und habe diese große Menge an Literatur zur Modellauswahl bemerkt (auch Dinge wie BIC scheinen zu existieren). Warum nutzen moderne Methoden des maschinellen Lernens diese Auswahlkriterien für BIC- und AIC-Modelle
Dies ist ein langer Beitrag, also hoffe ich, dass Sie ihn mit mir tragen können, und bitte korrigieren Sie mich, wo ich falsch liege. Mein Ziel ist es, eine tägliche Prognose auf der Grundlage von historischen Daten für 3 oder 4 Wochen zu erstellen. Die Daten sind 15-Minuten-Daten der lokalen Last...
Ich habe ein Experiment, das ich hier zu abstrahieren versuchen werde. Stellen Sie sich vor, ich werfe drei weiße Steine vor Sie und bitte Sie, ein Urteil über ihre Position zu fällen. Ich nehme eine Vielzahl von Eigenschaften der Steine und Ihre Reaktion auf. Ich mache das über eine Reihe von...
Ich habe einen 5-fachen Lebenslauf durchgeführt, um das optimale K für KNN auszuwählen. Und es scheint, je größer K wird, desto kleiner wird der Fehler ... Es tut mir leid, dass ich keine Legende hatte, aber die verschiedenen Farben repräsentieren verschiedene Versuche. Insgesamt gibt es 5, und...
Ich habe mich gefragt, warum LASSO- und LARS-Modellauswahlmethoden so beliebt sind, obwohl sie im Grunde genommen nur Variationen der schrittweisen Vorauswahl sind (und daher unter Pfadabhängigkeit leiden). Warum werden GETS-Methoden (General to Specific) für die Modellauswahl meist ignoriert,...
Nachdem ich hier die linearen Modellkoeffizienten geklärt habe, habe ich eine weitere Frage bezüglich der Nicht-Signifikanz (hoher p-Wert) für Koeffizienten von Faktorstufen. Beispiel: Wenn mein lineares Modell einen Faktor mit 10 Stufen enthält und nur 3 dieser Stufen mit signifikanten p-Werten...
Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket:
Ich bin nicht so gut in Statistik, also entschuldige mich, wenn dies eine vereinfachende Frage ist. Ich passe eine Kurve an einige Daten an, und manchmal passen meine Daten am besten zu einem negativen Exponential in der Form a∗e(−b∗x)+ca∗e(−b∗x)+ca * e^{(-b * x)} + c , und manchmal ist die...
Gibt es analytische Ergebnisse oder experimentelle Arbeiten zur optimalen Wahl des Koeffizienten für den Strafzeitpunkt ? ℓ1ℓ1\ell_1Mit optimal meine ich einen Parameter, der die Wahrscheinlichkeit der Auswahl des besten Modells maximiert oder den erwarteten Verlust minimiert. Ich frage, weil es...
In der Psychologie und anderen Bereichen wird häufig eine Form der schrittweisen Regression angewendet, die Folgendes umfasst: Sehen Sie sich die verbleibenden Prädiktoren an (es gibt zunächst keine im Modell) und identifizieren Sie den Prädiktor, der zur größten Änderung des R-Quadrats führt....
Angesichts der jüngsten Änderung der Standardmodellauswahlstatistik im Prognosepaket des R von AIC auf AICc bin ich gespannt, ob letzteres tatsächlich überall anwendbar ist. Ich habe diesbezüglich eine Reihe von Fragen, und hier ist die erste. Ich weiß, dass das bekannte Buch in (1) von Burnham und...
Ich wollte nur fragen, welche Ihrer Meinung nach die besten verfügbaren Bücher über Bootstrap da draußen sind. Damit meine ich nicht unbedingt nur das, was die Entwickler geschrieben haben. Könnten Sie bitte angeben, welches Lehrbuch für Sie das beste für Bootstrap ist, das die folgenden Kriterien...
Ich habe einige Fragen zum AIC und hoffe, dass Sie mir helfen können. Ich habe die Modellauswahl (vorwärts oder rückwärts) basierend auf dem AIC auf meine Daten angewendet. Und einige der ausgewählten Variablen haben am Ende einen p-Wert> 0,05. Ich weiß, dass die Leute sagen, wir sollten Modelle...
Ich habe zwei Modelle trainiert (binäre Klassifikatoren mit h2o AutoML) und möchte eines zur Verwendung auswählen. Ich habe folgende Ergebnisse: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2...
Das Box-Jenkins-Modellauswahlverfahren in der Zeitreihenanalyse beginnt mit der Betrachtung der Autokorrelations- und der partiellen Autokorrelationsfunktion der Reihe. Diese Diagramme können das geeignete und in einem ARMA -Modell vorschlagen . Das Verfahren wird fortgesetzt, indem der Benutzer...