প্রশ্ন ট্যাগ «cross-validation»

প্রথমত, এমন একটি প্রশ্ন পোস্ট করার জন্য ক্ষমা চাওয়া যা ইতিমধ্যে এখানে , এখানে , এখানে , এখানে , এখানে দীর্ঘ আলোচনা করা হয়েছে, এবং একটি পুরানো বিষয় পুনরায় গরম করার জন্য। আমি জানি @ ডিক্রানমারসুপিয়াল পোস্ট এবং জার্নাল পেপারগুলিতে এই বিষয়টি সম্পর্কে দীর্ঘমেয়াদে লিখেছেন, তবে আমি এখনও বিভ্রান্ত হয়েছি, …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter 

যদি আমার কাছে কোনও ডেটা থাকে এবং আমি ক্রস বৈধকরণের (এই 5 টি ভাঁজগুলি বলি) একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ চালাও (আসুন 5-ভাজ বলি) আমি কি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারি যে আমার পদ্ধতিতে কোনও অতিরিক্ত ফিট নেই?

17 cross-validation  overfitting 

আমি বারবার কে-ফোল্ড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করেছি এবং ক্রস বৈধতার বিভিন্ন রানের ভাঁজগুলি জুড়ে গ্র্যান্ড গড় হিসাবে গণনা করে (মূল্যায়ন মেট্রিকের উদাহরণস্বরূপ, সংবেদনশীলতা, নির্দিষ্টতা) প্রতিবেদন করছি। তবে, কীভাবে আমার বৈচিত্রটি রিপোর্ট করা উচিত তা আমি নিশ্চিত নই। আমি এখানে বারবার ক্রস-বৈধকরণ নিয়ে আলোচনা করে অনেক প্রশ্ন পেয়েছি, তবে, যেগুলি আমি …

17 cross-validation 

বারবার কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ সম্পাদনের পূর্বে ডেটা (শূন্যের গড় এবং unityক্যের মানক বিচ্যুতি থাকা) স্বাভাবিক করার ক্ষেত্রে কী ওভারফিটিংয়ের মতো কোনও নেতিবাচক বিজয় রয়েছে? দ্রষ্টব্য: এটি এমন একটি পরিস্থিতির জন্য যেখানে # কেসগুলি> মোট # বৈশিষ্ট্য আমি লগ ট্রান্সফর্ম ব্যবহার করে আমার কিছু ডেটা রুপান্তর করছি, তারপরে উপরের মত সমস্ত ডেটা …

17 cross-validation  normalization 

ক্যারেট প্যাকেজ একাধিক মেশিন লার্নিং মডেলগুলির নির্মাণের জন্য একটি উজ্জ্বল আর গ্রন্থাগার, এবং মডেল ভবন ও মূল্যায়ন জন্য বিভিন্ন ফাংশন আছে। প্যারামিটার টিউনিং এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য, ক্যারেট প্যাকেজটি অন্যতম পদ্ধতি হিসাবে 'রিডার্টভি' সরবরাহ করে। একটি ভাল অনুশীলন হিসাবে, প্যারামিটার টিউনিং নেস্টেড কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণ যা নিম্নলিখিত হিসাবে কাজ করে …

16 cross-validation  caret 

আমি গিটি ভ্যানউইনকঙ্কেলেন এবং হেন্ডরিক ব্লোকিলের এই 2012 সালের নিবন্ধটি জুড়ে বারবার ক্রস-বৈধকরণের ইউটিলিটি সম্পর্কে প্রশ্ন করেছি, যা ক্রস-বৈধকরণের বৈকল্পিকতা হ্রাস করার জন্য একটি জনপ্রিয় কৌশল হয়ে দাঁড়িয়েছে। লেখকরা প্রমাণ করেছেন যে বারবার ক্রস-বৈধকরণ যখন মডেল পূর্বাভাসের বৈকল্পিকতা হ্রাস করে, যেহেতু একই নমুনা ডেটাসেটটি পুনরায় মডেল করা ক্রস-বৈধকরণের অনুমানের সত্যিকার …

16 cross-validation 

আমি 10-ভাঁজ ক্রস বৈধতা সেটিংসে 120 টি নমুনার ডেটাসেট করেছি। বর্তমানে, আমি গ্রিড অনুসন্ধানের মাধ্যমে গামা এবং সি এর মান বাছাই করতে প্রথম হোল্ডআউটটির প্রশিক্ষণ ডেটাটি বেছে নিয়েছি এবং এটিতে একটি 5-গুণ ক্রস-বৈধকরণ করছি। আমি আরবিএফ কার্নেল দিয়ে এসভিএম ব্যবহার করছি। যেহেতু আমি নির্ভুলতা রিপোর্ট করার জন্য একটি দশ 10 …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

আপনি যদি বিন্দুগুলির সেটগুলিতে একটি লিনিয়ার ফাংশন ফিট করে থাকেন (ধরে নিবেন যে প্রতিটি অ্যাবসিসার জন্য কেবল একটি আদেশ রয়েছে) ফলাফলটি হতে পারে: ছোট অবশিষ্টাংশ সহ একটি খুব জটিল ফাংশন বড় অবশিষ্টাংশ সহ একটি খুব সাধারণ ফাংশন ক্রস বৈধকরণ সাধারণত এই দুটি চরমের মধ্যে "সেরা" সমঝোতা খুঁজে পেতে ব্যবহৃত হয়। …

16 model-selection  cross-validation 

আমি সবেমাত্র কার্সেরায় মেশিন লার্নিং কোর্স থেকে একটি বক্তৃতাটি আবার দেখলাম। অধ্যাপক তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রাক-প্রসেসিং ডেটার জন্য পিসিএ নিয়ে আলোচনা করেন যেখানে, তিনি বলেছেন যে পিসিএ কেবলমাত্র প্রশিক্ষণের ডেটাতে করা উচিত এবং তারপরে ম্যাপিংটি ক্রস বৈধকরণ এবং পরীক্ষার সেটগুলিতে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। আরও দেখুন পিসিএ এবং ট্রেন / …

16 r  pca  cross-validation  caret 

একটি ম্যাট্রিক্স Give দেওয়া , অ-নেতিবাচক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন (এনএমএফ) দুটি নন-নেগেটিভ ম্যাট্রিকেস এবং finds ( অর্থাৎ সমস্ত উপাদান সহ with ) এর ফলে পচন মেট্রিক্স উপস্থাপন করুন:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}এইচ কে × এন ≥0Wm×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 \approx \mathbf W\mathbf H, উদাহরণস্বরূপ যে অ-নেতিবাচক …

16 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

সাইকিটের ক্যালিব্রেটেড ক্লাসিফায়ারসিভি রয়েছে , যা আমাদের মডেলগুলিকে একটি নির্দিষ্ট এক্স, ওয়াই জুটিতে ক্যালিব্রেট করতে দেয়। এটি পরিষ্কারভাবে বলেছে যেdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. যদি তাদের অবশ্যই বিভেদ হয়, তবে নিম্নলিখিতগুলির সাথে শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেওয়া কি বৈধ? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) আমি …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

আমি এলোমেলো বনগুলিতে মোটামুটি নতুন। অতীতে আমি সবসময় নির্ভুলতা তুলনা করেছেন পরীক্ষা বনাম হইয়া বিরুদ্ধে হইয়া ট্রেন বনাম কোন overfitting সনাক্ত করতে। তবে আমি এখানে এখানে পড়েছি : "এলোমেলো বনাঞ্চলে, পরীক্ষা সেট ত্রুটির পক্ষপাতহীন অনুমানের জন্য ক্রস-বৈধতা বা আলাদা পরীক্ষা সেটের প্রয়োজন হয় না the উপরের ছোট্ট অনুচ্ছেদে আউট-অফ-ব্যাগ (oob) …

15 cross-validation  random-forest  overfitting 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

TLDR: আমার ডেটাসেটটি বেশ ছোট (120) নমুনা। 10-গুণ ক্রস বৈধকরণ করার সময়, আমার উচিত: প্রতিটি পরীক্ষার ভাঁজ থেকে আউটপুট সংগ্রহ করুন, সেগুলিকে একটি ভেক্টরের সাথে একত্রীকরণ করুন, এবং তারপরে পূর্বাভাসের এই পুরো ভেক্টরের (120 নমুনা) ত্রুটিটি গণনা করুন? অথবা পরিবর্তে আমার প্রাপ্ত ফলাফলগুলিতে ত্রুটিটি গণনা করা উচিত প্রতিটি ভাঁজগুলিতে ( …

15 classification  cross-validation  small-sample