Ich habe einen Datensatz von 120 Proben in einer 10-fachen Kreuzvalidierungseinstellung. Derzeit wähle ich die Trainingsdaten des ersten Holdouts aus und führe eine 5-fache Kreuzvalidierung durch, um die Werte von Gamma und C durch Gittersuche zu ermitteln. Ich verwende SVM mit RBF-Kernel. Führen...
Ich habe mir gerade einen Vortrag aus dem Kurs über maschinelles Lernen auf Coursera noch einmal angesehen. In dem Abschnitt, in dem der Professor PCA für die Vorverarbeitung von Daten in beaufsichtigten Lernanwendungen bespricht, sagt er, dass PCA nur für die Trainingsdaten durchgeführt werden...
Ich bin auf diesen Artikel von Gitte Vanwinckelen und Hendrik Blockeel aus dem Jahr 2012 gestoßen, in dem die Nützlichkeit der wiederholten Kreuzvalidierung in Frage gestellt wurde. Die Autoren haben gezeigt, dass wiederholte Kreuzvalidierungen zwar die Varianz der Modellvorhersagen verringern, der...
Das Caret- Paket ist eine brillante R-Bibliothek zum Erstellen mehrerer maschineller Lernmodelle und verfügt über mehrere Funktionen zum Erstellen und Bewerten von Modellen. Für die Parametereinstellung und das Modelltraining bietet das Caret-Paket "repeatedcv" als eine der Methoden an. Als...
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:
Bei gegebener Matrix findet die nicht negative Matrixfaktorisierung (NMF) zwei nicht negative Matrizen und ( dh mit allen Elementen ) zur Darstellung der zerlegten Matrix als:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf V...
Gibt es wirklich einen Unterschied zwischen dem Jackknife und der fehlenden Kreuzvalidierung? Die Prozedur scheint identisch zu sein. Fehlt mir
Ich bin ziemlich neu in zufälligen Wäldern. In der Vergangenheit habe ich immer die Genauigkeit von Fit vs. Test mit Fit vs. Zug verglichen , um eine Überanpassung festzustellen. Aber ich habe gerade hier gelesen , dass: "In zufälligen Gesamtstrukturen ist keine Kreuzvalidierung oder ein separater...
Angenommen, ich habe ein Vorhersagemodell für das Auftreten einer bestimmten Krankheit in einem Datensatz (dem Datenbestand zur Modellbildung) erstellt und möchte nun überprüfen, wie gut das Modell in einem neuen Datensatz (dem Validierungsdatenbestand) funktioniert. Für ein mit logistischer...
Bei der Verwendung von Bootstrapping für die Modellbewertung dachte ich immer, dass die Out-of-Bag-Proben direkt als Testsatz verwendet wurden. Dies scheint jedoch nicht der Fall zu sein für den veralteten Scikit-Lernansatz,Bootstrap bei dem der Testsatz aus dem Zeichnen mit Ersetzen aus der...
Ich bin sehr neu in der funktionalen Datenanalyse (FDA). Ich lese: Ramsay, James O. und Silverman, Bernard W. (2006), Functional Data Analysis, 2. Aufl., Springer, New York. Ich bin mir jedoch immer noch nicht ganz sicher, wo und wann ich die FDA verwenden soll. Könnte mir bitte jemand ein...
"Bootstrap Validation" / "Resampling Cross-Validation" ist für mich neu, wurde aber bei der Beantwortung dieser Frage besprochen . Ich nehme an, es handelt sich um zwei Arten von Daten: die realen Daten und die simulierten Daten, wobei ein bestimmter Satz von simulierten Daten durch erneutes...
TLDR: Mein Datensatz ist ziemlich klein (120) Proben. Wenn ich eine 10-fache Kreuzvalidierung durchführe, sollte ich: Sammeln Sie die Ausgaben von jeder Testfalte, verknüpfen Sie sie zu einem Vektor und berechnen Sie dann den Fehler für diesen vollständigen Vorhersagevektor (120 Stichproben). Oder...
Ich verstehe die Gründe für die Aufteilung der Daten in einen Test- und einen Validierungssatz. Ich verstehe auch, dass die Größe des Split von der Situation abhängen wird, aber im Allgemeinen von 50/50 bis 90/10 variieren wird. Ich habe eine RNN erstellt, um die Rechtschreibung zu korrigieren und...
Ich habe immer wieder gelesen, dass die Kreuzvalidierung "Auslassen" aufgrund der großen Überlappung der Trainingsfalten eine hohe Varianz aufweist. Ich verstehe jedoch nicht, warum das so ist: Sollte die Leistung der Kreuzvalidierung nicht sehr stabil sein (geringe Varianz), gerade weil die...
Ich habe eine spezielle Frage zur Validierung in der maschinellen Lernforschung. Wie wir wissen, fordert das Regime des maschinellen Lernens die Forscher auf, ihre Modelle anhand der Trainingsdaten zu trainieren, anhand des Validierungssatzes aus den Kandidatenmodellen auszuwählen und die...
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...
Nachdem ich einen der "Forschungstipps" von RJ Hyndman über Kreuzvalidierung und Zeitreihen gelesen hatte , kam ich auf eine alte Frage zurück, die ich hier zu formulieren versuchen werde. Die Idee ist, dass bei Klassifizierungs- oder Regressionsproblemen die Reihenfolge der Daten nicht wichtig ist...
Ich habe hier verschiedene Themen durchgesehen, aber ich glaube nicht, dass meine genaue Frage beantwortet ist. Ich habe einen Datensatz von ~ 50.000 Studenten und deren Zeit bis zum Abbruch. Ich werde eine proportionale Hazard-Regression mit einer großen Anzahl potenzieller Kovariaten...
Ich erstelle eine Literaturübersicht zu einem aktuellen Thema der öffentlichen Gesundheit, in der die Daten verwechselt werden: Was sind übliche historische Fallstudien, die in der Aufklärung über Volksgesundheit / Epidemiologie verwendet werden, in denen ungültige oder verwechselte Beziehungen...