প্রশ্ন ট্যাগ «cross-validation»

মডেল নির্বাচনের সাইকিট লার্নের পৃষ্ঠাতে নেস্টেড ক্রস-বৈধকরণের ব্যবহারের কথা উল্লেখ করা হয়েছে: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) সমান্তরালভাবে দুটি ক্রস-বৈধকরণ লুপগুলি সঞ্চালিত হয়: একটি গ্রামা সেট সিডির গ্রিড সার্চসিভি অনুমানকারী দ্বারা এবং অন্যটি অনুমানের পূর্বাভাস কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে ক্রস_ওয়াল_স্কোর দ্বারা ore ফলাফল প্রাপ্ত স্কোরগুলি …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

কেউ কি আমার কক্স মডেলকে সরল ইংরেজিতে ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি ফাংশনটি ব্যবহার করে আমার সমস্ত ডেটাতে নিম্নলিখিত কক্স রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করেছি cph। আমার ডেটা বলা একটি অবজেক্টে সংরক্ষিত হয় Data। পরিবর্তনশীল w, xএবং yঅবিচ্ছিন্ন; zদুটি স্তরের একটি ফ্যাক্টর। সময় মাসগুলিতে পরিমাপ করা হয়। আমার রোগীদের কিছু পরিবর্তনশীল জন্য …

14 r  cross-validation  survival  cox-model 

ট্রেন বনাম পরীক্ষার ত্রুটির তুলনা কীভাবে পরিচালনা করতে হবে সে সম্পর্কে সেখানে বিরোধী পরামর্শ রয়েছে বলে মনে হয়, বিশেষত যখন দুজনের মধ্যে একটি ফাঁক রয়েছে। আমার মনে হয় এমন দুটি স্কুল আছে যা আমার কাছে দ্বন্দ্ব বলে মনে হচ্ছে। আমি কীভাবে দুজনের মধ্যে পুনর্মিলন করব (বা আমি এখানে কী মিস …

14 cross-validation  overfitting 

আমার মূল প্রশ্নটি কী-ভাঁজ ক্রস-বৈধকরণ প্রশিক্ষণ / বৈধতা / পরীক্ষার সেট থাকার ক্ষেত্রে (এটি যদি এ জাতীয় প্রসঙ্গে পুরোপুরি ফিট করে তবে) কীভাবে ফিট করে তা বোঝার চেষ্টা করে with সাধারণত, লোকেরা ডেটাটিকে একটি প্রশিক্ষণ, বৈধকরণ এবং পরীক্ষার সেটগুলিতে বিভক্ত করার কথা বলে - অ্যান্ড্রু এনজি এর কোর্স অনুযায়ী 60/20/20 …

14 cross-validation  dataset  overfitting 

আমি যখন 10-গুণ ক্রস বৈধতা ব্যবহার করি তখন প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে প্রতিটি ভাঁজগুলির মডেল প্রশিক্ষণের সময় প্যারামিটারগুলি ঠিক করা উচিত বা না, অর্থাৎ (1) প্রতিটি ভাড়ার গড় যথার্থতার জন্য অনুকূলিত পরামিতিগুলির একটি সেট নির্বাচন করুন। অথবা (২) আমার প্রতিটি ভাঁজের জন্য …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

সাধারণত লজিস্টিক রিগ্রেশন, আমরা একটি মডেল ফিট এবং প্রশিক্ষণ সেট কিছু পূর্বাভাস পেতে। তারপরে আমরা সেই প্রশিক্ষণের পূর্বাভাসগুলি ( এখানে কিছু জাতীয় ) ক্রস-বৈধকরণ এবং আরওসি বক্ররেখার মতো কোনও কিছুর উপর ভিত্তি করে অনুকূল থ্রোসোল্ড মানটি নির্ধারণ করি। আমরা কেন আসল মডেলের মধ্যে দোরের ক্রস-বৈধকরণকে একত্রিত করি না এবং পুরো …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

যখন আমরা একটি র‌্যান্ডম ফরেস্টের গুণমানকে মূল্যায়ন করি, উদাহরণস্বরূপ, এটিসি ব্যবহার করে, কী পরিমাণ ব্যাগের নমুনাগুলির উপর বা ক্রস বৈধতার সেটটি ধরে রেখে এই পরিমাণগুলি গণনা করা আরও উপযুক্ত? আমি শুনেছি ওওবি নমুনাগুলিতে এটি কম্পিউটিং করা আরও একটি নিরাশাবাদী মূল্যায়ন দেয়, তবে কেন তা আমি দেখছি না।

13 cross-validation  random-forest  auc 

আমি সবে "পরিসংখ্যান শিক্ষার একটি ভূমিকা" শেষ করেছি । আমি ভাবলাম যে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির জন্য সেরা টিউনিং পরামিতিগুলি সন্ধানের জন্য ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করা ডেটা স্নোপিংয়ের থেকে পৃথক কিনা? আমরা বারবার যাচাই করে দেখছি যে টিউনিং প্যারামিটারের মানটি পরীক্ষার সেটে সেরা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ফলাফলের ফলাফল করে। যদি কেবলমাত্র পৌঁছে যাওয়া …

13 machine-learning  cross-validation 

কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণ সম্পাদন করার সময়, আমি বুঝতে পারি যে আপনি সেই এক ভাঁজ বাদে সমস্ত ভাঁজগুলি নির্দেশ করে যথার্থতা মেট্রিকগুলি পেয়েছেন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করেন এবং তারপরে এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে । তারপরে আপনি আপনার সমস্ত দৃষ্টিতে যথার্থ মেট্রিকগুলি চালাতে পারেন (যথার্থতা, প্রত্যাহার,% সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ), যা আপনি প্রতিবার গণনা করে …

13 cross-validation 

আমি মনে করি কীভাবে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের মৌলিক কাজগুলি আমি বুঝতে পারি তবে আমি নিশ্চিত না যে আমি কীভাবে মডেল নির্বাচনের জন্য বা অত্যধিক ফিটনেস এড়াতে বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করতে পারি understand মডেল নির্বাচনের জন্য, উদাহরণস্বরূপ, আপনি কি কেবল তার মডেলটি বেছে নেবেন যা তার বুটস্ট্র্যাপের নমুনাগুলি জুড়ে সর্বনিম্ন ত্রুটি (সম্ভবত বৈকল্পিক?) দেয়? …

13 model-selection  cross-validation  bootstrap 

আমি একগুচ্ছ প্যারামের জন্য গ্রিড অনুসন্ধান সেটআপ করি। আমি কেরাস নিউরাল নেট এর সেরা পরামিতিগুলি সন্ধান করার চেষ্টা করছি যা বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করে। আউটপুট হয় হয় 1 বা 0. 0 প্রায় 200 বৈশিষ্ট্য রয়েছে are আমি যখন গ্রিড অনুসন্ধান করেছি তখন আমি একগুচ্ছ মডেল এবং তাদের পরামিতি পেয়েছি। সেরা মডেলের …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

আমি ডেটা সেট (7000 নরমালাইজড পর্যবেক্ষণ সহ প্রায় 14 টি প্যারামিটার) ক্রসওয়েডিয়েশন সহ লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি। আমার কাছে একটি টার্গেট ক্লাসিফায়ারও রয়েছে যার মান 1 বা 0 হয়। আমার সমস্যাটি হ'ল সলভারটি নির্বিশেষে, আমি কনভার্জেন্স সতর্কতা পেয়ে যাচ্ছি ... model1 = linear_model.LogisticRegressionCV(cv=10,verbose=1,n_jobs=-1,scoring='roc_auc',solver='newton-cg',penalty='l2') /home/b/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/linesearch.py:285: LineSearchWarning: The line search …

13 logistic  cross-validation  scikit-learn 

কার্নেল পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) দ্বারা চূড়ান্ত ডেটা আউটপুটে ভাল ডেটা বিচ্ছিন্নতার ফলাফল কী তা চয়ন করার উপায়গুলি কী কী এবং কার্নেলের প্যারামিটারগুলি অনুকূল করার উপায়গুলি কী কী? সম্ভব হলে লেম্যানের শর্তাদি ব্যাপকভাবে প্রশংসিত হবে এবং এই জাতীয় পদ্ধতিগুলির ব্যাখ্যা করে এমন কাগজের লিঙ্কগুলিও দুর্দান্ত হবে।

13 pca  cross-validation  dimensionality-reduction  kernel-trick  manifold-learning 

প্রশ্ন: বুটস্ট্র্যাপিং জ্যাকনিফাইংয়ের চেয়ে উচ্চতর ; তবে আমি ভাবছি যে এমন কিছু উদাহরণ রয়েছে যেখানে প্যারামিটারের অনুমানগুলি থেকে অনিশ্চয়তা চিহ্নিত করার জন্য জ্যাককনিফিংই একমাত্র বা কমপক্ষে একটি কার্যকর বিকল্প। এছাড়াও, ব্যবহারিক পরিস্থিতিতে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের সাথে তুলনামূলকভাবে পক্ষপাতদুষ্ট / ভুল কীভাবে জ্যাককনিফিং হয় এবং আরও জটিল বুটস্ট্র্যাপটি বিকাশের আগে জ্যাকনিফের ফলাফলগুলি প্রাথমিক …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

বর্তমানে, আমি একটি পাঠ্য নথি ডেটাসেট বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি যার কোনও গ্রাউন্ড সত্য নেই। আমাকে বলা হয়েছিল যে আপনি বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতির তুলনা করতে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করতে পারেন। তবে অতীতে আমি যে উদাহরণগুলি দেখেছি সেগুলি স্থল সত্যকে ব্যবহার করে। আমার ফলাফলগুলি যাচাই করার জন্য এই ডেটাসেটে কে-ফোল্ড …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning