প্রশ্ন ট্যাগ «cross-validation»

আলোচনায়: বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য কীভাবে একটি রক বক্ররেখা উত্পন্ন করা যায় , আমি মনে করি যে বিভ্রান্তিটি ছিল যে একটি "বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ" (যা কোনও শ্রেণিবদ্ধকারী যা 2 শ্রেণি পৃথক করে) ইয়াংয়ের জন্য যা "বিযুক্ত শ্রেণিবদ্ধ" বলা হয় (যা উত্পাদন করে পৃথক আউটপুট 0/1 কোনও এসভিএম এর মতো) এবং এএনএন বা …

25 cross-validation  roc  auc 

আমার কিছু ডেটা রয়েছে এবং আমি এই তথ্য থেকে একটি মডেল (লিনিয়ার রেগ্রেশন মডেল বলি) তৈরি করতে চাই। পরবর্তী পদক্ষেপে, আমি মডেলটিতে লেভ-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণ (এলইউসিভি) প্রয়োগ করতে চাই যাতে এটি কতটা ভাল পারফর্ম করে দেখুন see যদি আমি LOOCV টি ঠিক বুঝতে পারি তবে আমি এই নমুনা (প্রশিক্ষণের সেট) ব্যতীত …

25 cross-validation 

আমি নেস্টেড ক্রস-বৈধতা করছি। আমি পড়েছি যে ছুটি-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণ পক্ষপাতযুক্ত হতে পারে (কেন মনে নেই) remember লেভ-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণের জন্য আর রানটাইম বাদে 10-ভাঁড়ের ক্রস-বৈধকরণ বা লেভ-ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করা কি ভাল?

25 machine-learning  cross-validation 

কোনও নির্দিষ্ট ডেটা সেটে শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করার জন্য এবং অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধের সাথে এটির তুলনা করার জন্য স্যাম্পলিংয়ের সবচেয়ে উপযুক্ত পদ্ধতি কী? ক্রস-বৈধকরণটি স্ট্যান্ডার্ড অনুশীলন বলে মনে হয় তবে আমি পড়েছি যে .632 বুটস্ট্র্যাপের মতো পদ্ধতিগুলি আরও ভাল পছন্দ। ফলোআপ হিসাবে: পারফরম্যান্স মেট্রিকের পছন্দটি কি উত্তরকে প্রভাবিত করে (যদি আমি …

24 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  bootstrap 

আমি সেই কাগজের একটি রেফারেন্স খুঁজছি যেখানে কে-ভাঁজ ক্রস-বৈধকরণ প্রবর্তিত হয়েছিল (বিষয়টির জন্য কেবল একটি ভাল একাডেমিক রেফারেন্সের চেয়ে)। সম্ভবত প্রথম মুদ্রণটি দ্ব্যর্থহীনভাবে সনাক্ত করা খুব দূরে সময় হতে পারে, সুতরাং যে কোনও প্রাথমিক কাগজ যেখানে ধারণাটি ব্যবহৃত হয়েছিল তা আগ্রহী হবে। আমি প্রথম দিক থেকে সচেতন পিএ লাচেনব্রুচ এবং …

24 cross-validation  references 

আমি বুঝতে পারি যে ল্যাম্বডা ইলাস্টিক-নেট রিগ্রেশনটিতে কী ভূমিকা পালন করে। এবং আমি বুঝতে পারি যে কেন একজন ল্যাম্বডা.মিন নির্বাচন করবেন, ল্যাম্বদার মান যা ক্রস বৈধতাযুক্ত ত্রুটি হ্রাস করে। আমার প্রশ্ন হ'ল পরিসংখ্যানের সাহিত্যে কোথায় ল্যাম্বডা .১ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে, এটি লাম্বডার মান যা সিভি ত্রুটিটি এবং একটি …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

ক্রস বৈধকরণ (সিভি) পরিসংখ্যান এবং জেনারালাইজড ক্রস বৈধকরণ (জিসিভি) পরিসংখ্যান সম্পর্কিত লিনিয়ার মডেল (একটি সাধারণ, সমকামী ত্রুটিযুক্ত ভেক্টর সহ) সম্ভবত সংঘাতমূলক সংজ্ঞা পেয়েছি )।Y=Xβ+εY=Xβ+εY = X\boldsymbol\beta + \boldsymbol\varepsilonεε\boldsymbol\varepsilon একদিকে, গোলুব, হিথ এবং ওয়াহবা জিসিভি অনুমান mb ল্যাম্বদা (হিসাবে (পৃষ্ঠা 216) সংজ্ঞায়িত করেছেনλ^λ^\hat{\lambda} দ্বারা দেওয়া এর মিনিমাইজার যেখানে A \ বাম …

23 cross-validation 

আজ সকালে আমি অবাক হয়ে জেগে উঠলাম (এটি গত রাতে খুব বেশি ঘুম পায়নি বলেই হতে পারে): যেহেতু ক্রস-বৈধতা যথাযথ সময়-ধারাবাহিক পূর্বাভাসের মূল ভিত্তি বলে মনে হচ্ছে, "সাধারণভাবে আমার কী মডেলগুলি হওয়া উচিত?" "বিরুদ্ধে বৈধতা বৈধ? আমি কয়েকটি (সহজ) জনকে নিয়ে হাজির হয়েছি, তবে আমি শীঘ্রই বুঝতে পেরেছিলাম তারা হ'ল …

23 time-series  cross-validation  arima 

আমি টাইম সিরিজ সেটিংয়ে মডেল নির্বাচনের বিষয়ে আগ্রহী। সংক্ষিপ্ততার জন্য, ধরুন আমি বিভিন্ন ল্যাগ অর্ডার সহ এআরএমএ মডেলের একটি পুল থেকে একটি এআরএমএ মডেল নির্বাচন করতে চাই। চূড়ান্ত অভিপ্রায় পূর্বাভাস । মডেল নির্বাচন দ্বারা সম্পন্ন করা যেতে পারে ক্রস বৈধতা, তথ্যের মানদণ্ডের ব্যবহার (এআইসি, বিআইসি), অন্যান্য পদ্ধতির মধ্যে। রব জে …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

আমি সেন্টিমেন্ট শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং সম্পর্কিত বিষয়গুলি নিয়ে প্রচুর গবেষণা পত্র পড়েছি। তাদের বেশিরভাগ শ্রেণিবদ্ধদের প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার জন্য 10-গুণ ক্রস বৈধতা ব্যবহার করে। তার অর্থ কোনও পৃথক পরীক্ষা / বৈধকরণ করা হয় না। তা কেন? বিশেষত যারা গবেষণা করছেন তাদের পক্ষে এই পদ্ধতির সুবিধা / অসুবিধাগুলি কী কী?

23 classification  cross-validation 

ক্রস-ভ্যালিডেশন দ্বারা তাঁর কাগজ লিনিয়ার মডেল নির্বাচন , জুন শাও দেখায় যে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন পরিবর্তনশীল নির্বাচনের সমস্যার জন্য, লেভ-ওয়ান-আউট ক্রস বৈধকরণের (এলইউসিভি) পদ্ধতিটি 'অ্যাসেম্পোটোটিক্যালি বেমানান'। সরল ইংরেজী ভাষায়, এটি অনেকগুলি ভেরিয়েবল সহ মডেলগুলি নির্বাচন করতে ঝোঁক। একটি সিমুলেশন সমীক্ষায়, শাও দেখায় যে 40 টিরও কম পর্যবেক্ষণের জন্যও, এলওইউসিভি অন্যান্য …

23 classification  model-selection  cross-validation 

ইন্ট্রো: আমার কাছে ক্লাসিকাল "বড় পি, ছোট এন সমস্যা" সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। সম্ভাব্য পূর্বাভাসের সংখ্যা পি = 400 পাওয়া যায় এমন নমুনা এন = 150 পাওয়া যায় । ফলাফলটি একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। আমি সর্বাধিক "গুরুত্বপূর্ণ" বর্ণনাকারী, যাঁরা ফলাফল ব্যাখ্যা করার জন্য এবং তত্ত্ব তৈরিতে সহায়তা করার জন্য সেরা প্রার্থী, …

22 regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net 

(রৈখিক) মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলি একে অপরের বিপরীতে তুলনায় সাধারণত কীভাবে হয়? আমি জানি সম্ভাবনা রেশিও পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে কোনও মডেল যদি অন্যটির 'সাবসেট' না হয় তবে এটি কাজ করে না? মডেলগুলির অনুমানটি কি সর্বদা সোজা? নির্ধারিত প্রভাবগুলির সংখ্যা + আনুমানিক বৈকল্পিক সংখ্যার সংখ্যা? আমরা কি এলোমেলো প্রভাব …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

বিভিন্ন মডেল বা বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বাছাই করার চেষ্টা করার সময়, ভবিষ্যদ্বাণী বলুন আমি দুটি পদ্ধতির কথা ভাবতে পারি। প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটগুলিতে ডেটা বিভক্ত করুন। আরও ভাল, বুটস্ট্র্যাপিং বা কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করুন। প্রশিক্ষণে প্রতিবার প্রশিক্ষণ দিন এবং পরীক্ষার সেটটিতে ত্রুটিটি গণনা করুন। প্লট পরীক্ষার ত্রুটি বনাম …

22 bayesian  model-selection  cross-validation  feature-selection 

আমার কাছে বেকারি থেকে historicতিহাসিক বিক্রয় ডেটা রয়েছে (প্রতিদিন, 3 বছরেরও বেশি) এখন আমি ভবিষ্যতের বিক্রয় (সপ্তাহের দিন, আবহাওয়ার পরিবর্তনশীল ইত্যাদির মতো বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে চাই want মডেলগুলি ফিটিং এবং মূল্যায়নের জন্য আমি কীভাবে ডেটাসেট বিভক্ত করব? এটি কি কালানুক্রমিক ট্রেন / বৈধতা …

22 cross-validation  partitioning