প্রশ্ন ট্যাগ «cross-validation»

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

আমি ডেটা প্রিপ্রোসেসিং করছি এবং পরে আমার ডেটাতে একটি কনভনেট তৈরি করতে যাচ্ছি। আমার প্রশ্নটি হ'ল বলুন যে আমার কাছে 100 টি চিত্র সহ মোট ডেটা সেট রয়েছে, আমি 100 টি চিত্রের প্রত্যেকটির জন্য গড় গণনা করছিলাম এবং তারপরে প্রতিটি চিত্র থেকে এটি বিয়োগ করলাম, তারপরে এটি ট্রেন এবং বৈধতা …

11 machine-learning  cross-validation  data-preprocessing 

আমি সাইটের মাধ্যমে পড়তে বেশিরভাগ উত্তরগুলি পরামর্শ দেয় যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে ক্রস বৈধকরণ করা উচিত। যাইহোক যখন আমি "বোঝার মেশিন লার্নিং" বইটি পড়ছিলাম তখন দেখলাম একটি অনুশীলন রয়েছে যে কখনও কখনও ক্রস বৈধতা না ব্যবহার করা ভাল। আমি সত্যি বিভ্রান্ত. যখন পুরো ডেটাতে অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় তখন ক্রস-বৈধতার …

10 machine-learning  self-study  cross-validation 

আমি একটি কাগজ মিলের পারফরম্যান্স সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে আরএফ রিগ্রেশনকে কাজে লাগানোর চেষ্টা করছি। আমার কাছে ইনপুটগুলির জন্য (কাঠের সজ্জার হার এবং পরিমাণ ইত্যাদি ...) পাশাপাশি মেশিনের কার্য সম্পাদনের জন্য (কাগজ উত্পাদিত, মেশিন দ্বারা উত্পাদিত শক্তি) মিনিট মিনিট ডেটা রয়েছে এবং আমি 10 মিনিট পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি এগিয়ে কর্মক্ষমতা …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

আমি ভাবছি যে কীভাবে আর এ গ্ল্যামনেট ব্যবহার করে কোনও লাসো মডেলকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করতে হবে? বিশেষত, আমি ভাবছি যে যদি বাহ্যিক পরীক্ষার ডেটা সেটের অভাবে আমার লাসো মডেলটি পরীক্ষা করতে আমি ক্রস-বৈধকরণ (বা অন্যান্য অনুরূপ পদ্ধতির) ব্যবহার করি তবে এটি কীভাবে করবেন তা আমি ভাবছি । আমাকে …

10 r  cross-validation  glmnet  lasso 

এটি আমার বোঝা যায় যে পরীক্ষার ত্রুটির কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের প্রাক্কলনটি সাধারণত প্রকৃত পরীক্ষার ত্রুটিটিকে হ্রাস করে। আমি বিভ্রান্ত কারণ কেন এই ঘটনা। আমি কেন পরীক্ষার ত্রুটিটি সাধারণত পরীক্ষার ত্রুটির চেয়ে কম হয় - কারণ আপনি সেই একই ডেটাতে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন যা আপনি ত্রুটিটি অনুমান করছেন! তবে ক্রস-বৈধকরণের ক্ষেত্রে এটি …

10 cross-validation  bias 

আমি সম্প্রতি এই কাগজপত্রগুলিতে বর্ণিত পেরিটো স্মুথড ইম্পেরিয়াল স্যাম্পলিং লেভ-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণ (পিএসআইএস-এলইউ) ব্যবহার শুরু করেছি: Vehtari, এ।, এবং জেলম্যান, এ (2015)। পেরেটো গুরুত্বের নমুনা ছোঁয়া। আরএক্সিব প্রিপ্রিন্ট ( লিঙ্ক ) Vehtari, এ।, জেলম্যান, এ।, এবং গ্যাব্রি, জে। (2016)। লেভেল-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণ এবং ডব্লিউএআইসি ব্যবহার করে ব্যবহারিক বায়েসিয়ান মডেল মূল্যায়ন। আরএক্সিব প্রিপ্রিন্ট …

10 machine-learning  cross-validation  mcmc  pareto-distribution  importance-sampling 

আমার কিছু তথ্য রয়েছে যা গ্রাফ । দুটি ক্লাসের মধ্যে , একটির অন্তর্ভুক্ত , এবং আমি দুটি শ্রেণীর মধ্যে পার্থক্য করার জন্য একটি এসভিএম প্রশিক্ষণ দিতে আগ্রহী। এর একটি উপযুক্ত কার্নেল হল আশ্লেষ কার্নেল , যেখানে হয় Laplacian এর এবং একটি টিউনিং প্যারামিটার।y আমি ∈ { - 1 , 1 …

10 svm  cross-validation  kernel-trick  graph-theory 

যতদূর আমি দেখেছি, মতামতগুলি সম্পর্কে এই বিষয়ে পৃথক প্রবণতা রয়েছে। সেরা অনুশীলন অবশ্যই ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করে নির্দেশ করবে (বিশেষত যদি একই ডেটাসেটের অন্যান্য অ্যালগরিদমের সাথে আরএফগুলির তুলনা করা হয়)। অন্যদিকে, মূল উত্সটি বলেছে যে মডেল প্রশিক্ষণের সময় ওওবি ত্রুটিটি গণনা করা হয় তা পরীক্ষার সেট পারফরম্যান্সের একটি সূচক যথেষ্ট। এমনকি …

10 cross-validation  random-forest  overfitting  out-of-sample 

ধরুন আমার কাছে একটি ছোট নমুনার আকার রয়েছে, যেমন এন = 100 এবং দুটি শ্রেণি। আমার কীভাবে প্রশিক্ষণ, ক্রস-বৈধকরণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য পরীক্ষার সেট আকার নির্বাচন করতে হবে? আমি স্বজ্ঞাতভাবে বাছাই করা হবে প্রশিক্ষণের সেট আকার 50 হিসাবে ক্রস বৈধতা সেট আকার 25, এবং 25 হিসাবে পরীক্ষার আকার। তবে …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

আমি একজন ভান্ডারের চিন্তা করে থাকেন উত্তর আমি কয়েক সপ্তাহ আগে এক প্রশ্নের দিলেন হোল্ড আউট ক্রস-বৈধকরণ একক পরীক্ষার সেট উত্পাদন করে যা বারবার প্রদর্শনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। আমরা সকলেই একমত হয়ে দেখছি যে এটি অনেক দিক থেকে একটি নেতিবাচক বৈশিষ্ট্য, যেহেতু একটি বহিরাগত সেটটি এলোমেলো হয়ে যাওয়ার …

10 cross-validation 

আমি ব্যবহার করে একটি মূল পূর্ণ মডেল থেকে তিনটি হ্রাসপ্রাপ্ত মডেল পেয়েছি এগিয়ে নির্বাচন পশ্চাদপসরণ এল 1 দণ্ডনীয় কৌশল (লাসো) ফরোয়ার্ড সিলেকশন / পশ্চাদপদ বিলোপ ব্যবহার করে প্রাপ্ত মডেলগুলির জন্য, আমি উপলব্ধ CVlmপ্যাকেজে ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটির ক্রস বৈধতাযুক্ত অনুমান পেয়েছি । লাসোর মাধ্যমে নির্বাচিত মডেলের জন্য, আমি ব্যবহার করেছি …

10 cross-validation  model-selection  lasso  stepwise-regression 

শুধুমাত্র প্রশিক্ষণ ডেটা (বা সমস্ত ডেটা) এ বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা উচিত? আমি গায়ুন (2003) এবং সিংহি এবং লিউ (2006) এর মতো কিছু আলোচনা এবং কাগজপত্র পেরিয়েছি , তবে সঠিক উত্তর সম্পর্কে এখনও নিশ্চিত নই। আমার পরীক্ষার সেটআপটি নিম্নরূপ: ডেটাসেট: 50-স্বাস্থ্যকর নিয়ন্ত্রণ এবং 50-রোগীদের (সিসিএ 200 বৈশিষ্ট্য যা রোগের পূর্বাভাসের সাথে …

10 dataset  cross-validation  experiment-design  feature-selection 

বলুন যে আমার কাছে একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য দুটি শিক্ষার পদ্ধতি রয়েছে , এবং বি এবং বারবার ক্রস বৈধতা বা বুটস্ট্র্যাপিংয়ের মতো কিছু দিয়ে আমি তাদের সাধারণীকরণের পারফরম্যান্সটি অনুমান করি। এই প্রক্রিয়াটি থেকে আমি এই পুনরাবৃত্তিগুলি জুড়ে প্রতিটি পদ্ধতির জন্য পি এ এবং পি বি স্কোরগুলির বিতরণ পেয়েছি (যেমন প্রতিটি …

10 cross-validation  model-selection 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models