প্রশ্ন ট্যাগ «cross-validation»

আমার কাছে মনে হয় হোল্ড-আউট বৈধতা অকেজো। অর্থাত, মূল ডেটাसेटকে দুটি ভাগে ভাগ করা (প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষা) এবং পরীক্ষার স্কোরকে সাধারণীকরণের ব্যবস্থা হিসাবে ব্যবহার করা কিছুটা অকেজো। কে-ভাঁজ ক্রস-বৈধকরণ সাধারণীকরণের আরও ভাল অনুমান দেয় (যেমন এটি প্রতিটি পয়েন্টে প্রশিক্ষণ দেয় এবং পরীক্ষা করে তোলে)। সুতরাং, আমরা কেন স্ট্যান্ডার্ড হোল্ড-আউট বৈধতা …

54 machine-learning  cross-validation  validation 

পরিসংখ্যান শেখার সালে পরোক্ষভাবে বা স্পষ্টভাবে, এক সবসময় ধরে নেয় যে ট্রেনিং সেট D={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} গঠিত হয় NএনN ইনপুট / প্রতিক্রিয়া tuples (Xi,yi)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) যে স্বাধীনভাবে একই যৌথ বন্টন থেকে টানা P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) সাথে p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|এক্স)পি(এক্স) p({\bf{X}},y) = p( y \vert {\bf{X}}) p({\bf{X}}) এবং p(y|X)পি(Y|এক্স)p( y \vert {\bf{X}}) …

54 machine-learning  cross-validation  non-independent  iid 

স্তরিত ক্রস-বৈধকরণ এবং ক্রস-বৈধকরণের মধ্যে পার্থক্য কী ? উইকিপিডিয়া বলেছেন: ইন স্তরীভূত K-ধা ক্রস বৈধতা , ভাঁজ নির্বাচন করা হয়, যাতে গড় প্রতিক্রিয়া মান সব ভাঁজ প্রায় সমান। দ্বিগুণ শ্রেণিবিন্যাসের ক্ষেত্রে, এর অর্থ হ'ল প্রতিটি ভাগে দুটি ধরণের শ্রেণির লেবেলের প্রায় একই অনুপাত থাকে। তবে আমি এখনও বিভ্রান্ত। mean response …

54 cross-validation  stratification 

পূর্বাভাসকারী এবং নমুনা আকার সহ একটি ভাল পুরানো রিগ্রেশন সমস্যা বিবেচনা করুন । সাধারন জ্ঞান হ'ল ওএলএসের অনুমানকারী বেশি পরিমাণে আসবে এবং সাধারণত রিজ রিগ্রেশন অনুমানকারীকে ছাড়িয়ে যাবে:এটা তোলে ক্রস বৈধতা ব্যবহার করার জন্য একটি অনুকূল নিয়মিতকরণ প্যারামিটার এটি মান । এখানে আমি 10-গুণ সিভি ব্যবহার করি। স্পেসিফিকেশন আপডেট: যখন …

50 cross-validation  regularization  overfitting  ridge-regression  shrinkage 

আমি কি একই সাথে আমার সমস্ত ডেটা বা ফোল্ডগুলি (যদি সিভি প্রয়োগ করা হয়) রূপান্তর করি? যেমন (allData - mean(allData)) / sd(allData) আমি কি ট্রেনসেট এবং টেস্টসেটকে আলাদাভাবে রূপান্তর করব? যেমন (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) অথবা আমি ট্রেনসেটটি রূপান্তর করব এবং টেস্টসেটে গণনাগুলি ব্যবহার …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

গণনা শক্তি বিবেচনার দিক বিবেচনা করে, ক্রস-বৈধকরণে ভাঁজের সংখ্যা বাড়ানো আরও ভাল মডেল নির্বাচন / যাচাইকরণের দিকে পরিচালিত করে (যেমন ভাঁজের সংখ্যা আরও বেশি ভাল)? যুক্তিটিকে চূড়ান্ত দিকে নিয়ে যাওয়া, কী ছাড় -ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণের প্রয়োজনে ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের চেয়ে ভাল মডেলগুলির দিকে পরিচালিত করে?KKK এই প্রশ্নের কিছু পটভূমি: আমি খুব কম …

47 cross-validation  bias-variance-tradeoff 

আমি ভাবছি যে কেউ যদি তাদের মধ্যে পার্থক্য নিয়ে আলোচনার সাথে ক্রস-বৈধকরণের কৌশলগুলির সংকলন এবং তাদের প্রত্যেকটি কখন ব্যবহার করতে হয় তার গাইড সম্পর্কে জানেন। উইকিপিডিয়ায় সর্বাধিক প্রচলিত কৌশলগুলির একটি তালিকা রয়েছে তবে আমি যদি আগ্রহী যে অন্য কৌশলগুলি আছে এবং যদি তাদের জন্য কোনও ট্যাক্সোনমি থাকে তবে আমি আগ্রহী। …

43 cross-validation 

পার্সিমোনির পক্ষে একক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বিধি ব্যবহারকে ন্যায্যতা প্রমাণ করার জন্য কি কোন অভিজ্ঞতামূলক গবেষণা রয়েছে? স্পষ্টতই এটি ডেটা ডেটা-প্রজন্মের প্রক্রিয়ার উপর নির্ভর করে, তবে যে কোনও কিছু যা ডেটাসেটের একটি বৃহত কর্পাস বিশ্লেষণ করে তা খুব আকর্ষণীয় পঠনযোগ্য হবে। "এক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বিধি" প্রয়োগ করা হয় যখন ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমে …

39 cross-validation  model-selection  regularization 

টি এল, ডিআর: এটা যে প্রদর্শিত হবে, পঠিতব্য বিপরীত পরামর্শ, ক্রস বৈধতা (পায়খানা-সিভি) ছুটি এক-আউট - যে,সঙ্গে ধা সিভি(ভাঁজ সংখ্যা) থেকে সমান(নম্বর প্রশিক্ষণ পর্যবেক্ষণের) -মডেল / অ্যালগরিদম, ডেটাসেট, বা উভয়কেইনির্দিষ্ট স্থিতিশীলতার শর্তধরে ধরেযেকোনওজন্যসবচেয়ে কম পরিবর্তনশীল, সাধারণের ত্রুটির প্রাক্কলন উত্পাদনকরে (আমি নিশ্চিত না যে কোনটি সত্য কারণ আমি এই স্থায়িত্বের অবস্থাটি …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

সমস্ত প্রসঙ্গে আমি ক্রস-বৈধকরণের সাথে পরিচিত, এটি সম্পূর্ণরূপে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা বাড়ানোর লক্ষ্যে ব্যবহৃত হয়। চলকগুলির মধ্যে নিরপেক্ষ সম্পর্কের অনুমানে ক্রস বৈধতার যুক্তি বাড়ানো যেতে পারে? যদিও রিচার্ড বার্কের এই কাগজটি "চূড়ান্ত" রিগ্রেশন মডেলটিতে পরামিতি নির্বাচনের জন্য হোল্ড আউট নমুনার ব্যবহার প্রদর্শন করে (এবং কেন ধাপে ধাপে পরামিতি নির্বাচন একটি ভাল …

37 cross-validation  causality 

শ্রেণিবিন্যাস এবং প্রতিরোধের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি তৈরি করতে আমি আরে ক্যারেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি । ক্র্যাট বৈধতা বা বুট স্ট্র্যাপিং দ্বারা মডেল হাইপার-পরামিতিগুলি সুর করার জন্য ক্যারেট একটি ইউনিফাইড ইন্টারফেস সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি সাধারণ 'নিকটতম প্রতিবেশী' মডেল তৈরি করছেন তবে আপনার কয়টি প্রতিবেশী ব্যবহার করা …

37 r  time-series  cross-validation 

মডেল নির্বাচন করতে যেমন ক্রস-বৈধকরণ ব্যবহার করা হয় (যেমন উদাহরণস্বরূপ হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং) এবং সেরা মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে, একজনকে নেস্টেড ক্রস-বৈধকরণ ব্যবহার করা উচিত । বাইরের লুপটি মডেলটির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা এবং অভ্যন্তরীণ লুপটি সেরা মডেলটি নির্বাচন করা হয়; মডেলটি প্রতিটি বাহ্যিক-প্রশিক্ষণ সেটে নির্বাচিত হয় (অভ্যন্তরীণ সিভি লুপ ব্যবহার করে) …

36 cross-validation  model-selection  ridge-regression 

আমি আমার ক্রুশের বৈধতা যাচাইয়ের পদ্ধতিটি আমার পরিস্থিতির পক্ষে সেরা তা বের করার চেষ্টা করছি। নিম্নলিখিত তথ্যগুলি ইস্যুটি (আরে) এর মাধ্যমে কাজ করার জন্য কেবল উদাহরণ, তবে আমার আসল Xতথ্য ( xmat) একে অপরের সাথে সম্পর্কিত এবং yভেরিয়েবল ( ymat) এর সাথে বিভিন্ন ডিগ্রি সম্পর্কিত । আমি আর কোড সরবরাহ …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যার জন্য আমার কাছে বাইনারি লেবেলের একাধিক সেট রয়েছে। প্রতিটি সেট লেবেলের জন্য, আমি একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিচ্ছি, এটি ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমে মূল্যায়ন করে। আমি মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) ব্যবহার করে মাত্রিকতা হ্রাস করতে চাই। আমার প্রশ্নটি হ'ল: পুরো ডেটাসেটের জন্য একবার পিসিএ করা এবং তারপরে …

35 machine-learning  classification  pca  cross-validation 

মডেল নির্বাচন এবং ক্রস বৈধকরণের বিষয়টিতে ক্রসভিলেটেডে অসংখ্য থ্রেড রয়েছে। এখানে কয়েকটি দেওয়া হল: অভ্যন্তরীণ বনাম বাহ্যিক ক্রস-বৈধকরণ এবং মডেল নির্বাচন বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং ক্রস-বৈধকরণের জন্য ডিক্রানমারসুপিয়ালের শীর্ষ উত্তর তবে, এই থ্রেডগুলির উত্তরগুলি মোটামুটি জেনেরিক এবং বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বৈধতা এবং মডেল নির্বাচনের ক্রস করার জন্য বিশেষ পদ্ধতির সাথে বিষয়গুলি হাইলাইট …

34 cross-validation  model-selection