প্রশ্ন ট্যাগ «model-selection»

আমি এই প্রশ্নের চারপাশের আলোচনার প্রতিবিম্বিত করছি এবং বিশেষত ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেলের মন্তব্য যে হ্রাস করা মডেলটির (যেমন একটি ব্যাখ্যাযোগ্য পরিবর্তনশীল পরীক্ষা করা হয়েছে এবং প্রত্যাখ্যান করা হয়েছে) তারতম্যের জন্য অনুমানটি ইয়ে এর জেনারালাইজড ডিগ্রি অফ ফ্রিডম ব্যবহার করা উচিত । প্রফেসর হ্যারেল বলেছেন যে এটি একটি চূড়ান্ত মডেল (যেখান থেকে …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

আমি আর-তে অ-লিনিয়ার মডেলগুলির তুলনা করতে এআইসি (আকাইকের তথ্য মানদণ্ড) ব্যবহার করছি। বিভিন্ন ধরণের মডেলের এআইসির তুলনা করা বৈধ? বিশেষত, আমি গ্লর্ম বনাম একটি মডেলের তুলনায় একটি মডেল তুলনা করছি যা গ্লમર (lme4) দ্বারা লাগানো একটি এলোমেলো প্রভাব শব্দটির সাথে রয়েছে। যদি তা না হয় তবে এরকম তুলনা করার কোনও …

27 lme4-nlme  model-selection  aic 

আরপিআর্ট (আর তে) ব্যবহার করে কার্ট মডেল (বিশেষত শ্রেণিবদ্ধকরণ গাছ) তৈরি করার সময়, মডেলটির সাথে পরিচিত বিভিন্ন ভেরিয়েবলগুলির গুরুত্ব কী তা জানা প্রায়শই আকর্ষণীয় is সুতরাং, আমার প্রশ্নটি: একটি কর্ট মডেলটিতে অংশগ্রহণকারী ভেরিয়েবলের পরিবর্তনশীল গুরুত্ব র‌্যাঙ্কিং / পরিমাপের জন্য কোন সাধারণ ব্যবস্থা বিদ্যমান? আর কীভাবে এটি আর এর সাহায্যে গণনা …

27 r  classification  model-selection  cart  rpart 

কাজের তুলনায় এআইসির মডেলটির জন্য পূর্বশর্তগুলি ঠিক কী কী প্রয়োজন? আমি ঠিক এই প্রশ্নটি ঘিরে এসেছি যখন আমি এইরকম তুলনা করেছি: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 এইভাবে আমি logভেরিয়েবলের রূপান্তরকে ন্যায়সঙ্গত করেছি usili। তবে আমি …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

আমি ভাবছিলাম যে ক্রসভিলেটেড সম্প্রদায়ের বায়েশিয়ানরা মডেল অনিশ্চয়তার সমস্যাটিকে কীভাবে দেখে এবং তারা কীভাবে এটি মোকাবেলা করতে পছন্দ করে? আমি আমার প্রশ্নটি দুটি অংশে বলার চেষ্টা করব: মডেল অনিশ্চয়তার সাথে আপনার অভিজ্ঞতা (মতামত) কতটা গুরুত্বপূর্ণ? আমি এই সমস্যাটি নিয়ে মেশিন লার্নিং সম্প্রদায়টিতে কোনও কাগজপত্র পাইনি, সুতরাং আমি কেন ভাবছি। মডেল …

25 machine-learning  bayesian  model-selection 

মডেল ফ্যাক্টরটিকে কয়েকটি কারণে এলোমেলো হিসাবে লেবেল করার সুবিধা গ্রহণ করার ক্ষেত্রে আমার সমস্যা আছে। আমার কাছে এটি প্রায় সমস্ত ক্ষেত্রে দেখা যায় যে সর্বোত্তম সমাধানটি সমস্ত কারণকে স্থির হিসাবে বিবেচনা করা। প্রথমত, স্থির বনাম র্যান্ডম এর পার্থক্যটি বেশ স্বেচ্ছাসেবী। স্ট্যান্ডার্ড ব্যাখ্যাটি হ'ল, যদি কেউ সে প্রতি নির্দিষ্ট পরীক্ষামূলক ইউনিটগুলিতে …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model 

আমি বর্তমানে একটি প্রকল্পে আছি যেখানে আউটপুট কীভাবে ইনপুট সাথে সম্পর্কিত তা বোঝার জন্য আমাদের সবার মতো আমিও মূলত প্রয়োজন । এখানে বৈশিষ্ট্যটি হ'ল ডেটা আমাকে একবারে এক টুকরো দেওয়া হয়, তাই প্রতিবারই নতুন পাওয়ার পরে আমি আমার বিশ্লেষণ আপডেট করতে চাই । আমি বিশ্বাস করি এটিকে "অন-লাইন" প্রসেসিং বলা …

24 modeling  model-selection 

আমি এমন একটি প্রকল্পে কাজ করছি যেখানে আমি ধারাবাহিক ওপেন-এন্ড প্রবন্ধের বিষয়বস্তু সম্পর্কে কিছু তথ্য বের করতে চাই। এই বিশেষ প্রকল্পে, 148 জন একটি বৃহত্তর পরীক্ষার অংশ হিসাবে একটি অনুমান ছাত্র সংগঠন সম্পর্কে প্রবন্ধ লিখেছিলেন। যদিও আমার ক্ষেত্রে (সামাজিক মনোবিজ্ঞান), এই তথ্যগুলির বিশ্লেষণের সাধারণ উপায়টি হ'ল প্রবন্ধগুলি কোড করা, আমি …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

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 

বিখ্যাত 1938 পত্রিকায় (" যৌগিক অনুমানের পরীক্ষার সম্ভাবনা অনুপাতের বৃহত-নমুনা বন্টন ", গাণিতিক পরিসংখ্যানগুলির অ্যানালস, 9: 60-62), স্যামুয়েল উইলস (লগ সম্ভাবনা অনুপাত) এর অ্যাসিম্পোটিক বিতরণ প্রাপ্ত করেছেন নেস্টেড হাইপোথিসিসের জন্য, অনুমানের অধীনে যে বৃহত্তর অনুমানটি সঠিকভাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে। সীমাবদ্ধ বিতরণ হ'ল স্বাধীনতার ডিগ্রি সহ (চি-স্কোয়ার্ড) , যেখানে বৃহত্তর অনুমান …

23 hypothesis-testing  model-selection  likelihood-ratio  asymptotics  misspecification 

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 

সঠিক স্কোরিং নিয়মের বেশিরভাগ সংস্থানগুলিতে লগ-ক্ষতি, বেরিয়ার স্কোর বা গোলাকৃতির স্কোরিংয়ের মতো বিভিন্ন স্কোরিং নিয়মের উল্লেখ রয়েছে। তবে তারা প্রায়শই তাদের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে খুব বেশি দিকনির্দেশনা দেয় না। (প্রদর্শনী এ: উইকিপিডিয়া ।) লগারিদমিক স্কোরকে সর্বাধিক করে তোলে এমন মডেলটি বাছাই করা সর্বাধিক সম্ভাবনার মডেল বাছাইয়ের সাথে মিলে যায়, যা …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

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 

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 

একটি অনুমানকারকের ওরাকল সম্পত্তি কি ? (ভবিষ্যদ্বাণীমূলক, ব্যাখ্যামূলক, ...) এর জন্য ওরাকল সম্পত্তি কী মডেলিং লক্ষ্যগুলি প্রাসঙ্গিক? তাত্ত্বিকভাবে কঠোর এবং (বিশেষত) স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা উভয়ই স্বাগত।

22 feature-selection  model-selection  estimators  oracle