প্রশ্ন ট্যাগ «model-selection»

আমি দুটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি (h2o অটোএমএল ব্যবহার করে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ) এবং আমি ব্যবহার করতে একটি নির্বাচন করতে চাই। আমার নিম্নলিখিত ফলাফল রয়েছে: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 aucএবং loglossকলাম ক্রস বৈধতা মেট্রিক্স হয় …

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

আমি কেবল জিজ্ঞাসা করতে চেয়েছিলাম যে আপনার মতে কোনটি বুটস্ট্র্যাপের সর্বোত্তম উপলব্ধ বইগুলি আছে out এর দ্বারা আমি অগত্যা কেবল এটির বিকাশকারীদের দ্বারা লিখিত একটিকে বোঝাতে চাই না। আপনি কি দয়া করে নীচের মানদণ্ডগুলি জুড়ে বুটস্ট্র্যাপের জন্য উপযুক্ত পাঠ্যপুস্তকটি নির্দেশ করতে পারেন? প্রযুক্তির জন্য দার্শনিক / জ্ঞানতাত্ত্বিক ভিত্তি যা প্রয়োগযোগ্যতা, …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

আর এর পূর্বাভাস প্যাকেজে এআইসি থেকে এআইসিসি তে ডিফল্ট মডেল নির্বাচন পরিসংখ্যানের সাম্প্রতিক পরিবর্তনের দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে, আমি আগ্রহী যে পূর্ববর্তী যেখানেই থাকুক না কেন সত্যই এটি প্রযোজ্য কিনা। আমার এই শ্রদ্ধার সাথে ধারাবাহিক প্রশ্ন রয়েছে এবং এখানে প্রথমটি রয়েছে। আমি জানি যে এআইসিকে সর্বত্র এআইসির সাথে প্রতিস্থাপন করা হ'ল …

14 model-selection  references  aic 

মনোবিজ্ঞান এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে কমিয়ে আনার ক্ষেত্রে নিযুক্ত থাকে: বাকী ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের দিকে তাকান (প্রথমে কোনও মডেলটিতে নেই) এবং ভবিষ্যদ্বাণীকে সনাক্ত করুন যা সবচেয়ে বড় আর-বর্গ …

14 regression  model-selection  bias  r-squared  stepwise-regression 

আমার কাছে এআইসি সম্পর্কে কিছু প্রশ্ন রয়েছে এবং আশা করি আপনি আমাকে সহায়তা করতে পারেন। আমি আমার ডেটাতে এআইসির ভিত্তিতে মডেল নির্বাচন (পশ্চাৎপদ বা ফরোয়ার্ড) প্রয়োগ করেছি। এবং নির্বাচিত কিছু ভেরিয়েবলের একটি পি-মানগুলি> 0.05 দিয়ে শেষ হয়েছিল। আমি জানি যে লোকেরা বলছে যে আমাদের পি-ভ্যালুর পরিবর্তে এআইসির ভিত্তিতে মডেলগুলি নির্বাচন …

14 model-selection  p-value  aic 

টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে বক্স-জেনকিন্স মডেল নির্বাচন পদ্ধতিটি সিরিজের স্বতঃসংশ্লিষ্টতা এবং আংশিক স্বতঃসংশোধনের কাজগুলি দেখে শুরু হয়। এই প্লটগুলি একটি এআরএমএ ( পি , কিউ ) মডেলের উপযুক্ত এবং কিউ প্রস্তাব করতে পারে । পদ্ধতিটি শ্বেত শব্দের ত্রুটি শর্তযুক্ত একটি মডেল উত্পাদনকারীদের মধ্যে সবচেয়ে পার্সামোনিয়াস মডেল বাছাই করতে এআইসি / বিআইসির …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

আমি বর্তমানে এমন একটি সমস্যায় কাজ করছি যার মধ্যে আমাদের একটি ছোট ডেটাসেট রয়েছে এবং ফলাফলের কোনও চিকিত্সার কার্যকারিতা প্রভাব সম্পর্কে আগ্রহী। আমার পরামর্শদাতা আমাকে প্রতিক্রিয়া হিসাবে ফলাফল, তারপরে প্রতিক্রিয়া হিসাবে চিকিত্সা বরাদ্দ হিসাবে প্রতিটি ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন সঞ্চালনের নির্দেশ দিয়েছেন has অর্থাৎ, আমাকে একবারে একটি ভেরিয়েবলের সাথে একটি …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে, পি-মানগুলির উপর ভিত্তি করে পরিবর্তনশীল নির্বাচন (কমপক্ষে রিগ্রেশন প্রসঙ্গে) অত্যন্ত ত্রুটিযুক্ত। এটি এআইসির উপর ভিত্তি করে পরিবর্তনশীল নির্বাচন (বা অনুরূপ) হিসাবে একই কারণেও ত্রুটিযুক্ত হিসাবে বিবেচিত হয়, যদিও এটি কিছুটা অস্পষ্ট বলে মনে হয় (যেমন আমার প্রশ্ন এবং এই বিষয়ে এখানে কিছু লিঙ্কগুলি দেখুন: "পদক্ষেপের …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

আমার কাছে এবং এর মানগুলির একটি সেট রয়েছে যা তাত্ত্বিকভাবে তাত্পর্যপূর্ণভাবে সম্পর্কিত:yxxxyyy y=axby=axby = ax^b গুণফলগুলি পাওয়ার একটি উপায় হ'ল উভয় পক্ষের প্রাকৃতিক লোগারিদম প্রয়োগ করা এবং একটি রৈখিক মডেল লাগানো: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] এটি পাওয়ার আরেকটি উপায় হ'ল একটি অলৈনিক …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

উপর এক প্রশ্নের উত্তরে multicollinearity উপস্থিতিতে মডেল নির্বাচন , ফ্রাঙ্ক Harrell প্রস্তাব : মডেলটিতে সমস্ত ভেরিয়েবল রাখুন তবে প্রতিদ্বন্দ্বী ভেরিয়েবলের প্রভাবগুলির জন্য অ্যাডজাস্ট করা একটি ভেরিয়েবলের প্রভাবের জন্য পরীক্ষা করবেন না ... প্রতিযোগী ভেরিয়েবলের খণ্ড পরীক্ষা শক্তিশালী কারণ কলিনারি ভেরিয়েবলগুলি স্বাধীনতা সংস্থার পরীক্ষার সামগ্রিক একাধিক ডিগ্রীতে বাহিনীতে যোগ দেয়, পরিবর্তে …

13 r  model-selection  multicollinearity 

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 একটি লজিস্টিক মডেল চালাচ্ছি। প্রকৃত মডেল ডেটাসেটে 100 টিরও বেশি ভেরিয়েবল রয়েছে তবে আমি একটি পরীক্ষা ডেটা সেট বেছে নিচ্ছি যেখানে প্রায় 25 টি ভেরিয়েবল রয়েছে। এর আগে আমি একটি ডেটাসেটও তৈরি করেছিলাম যার মধ্যে 8-9 ভেরিয়েবল ছিল। আমাকে বলা হচ্ছে যে মডেলটির তুলনা করতে এআইসি এবং এসসি মান …

13 model-selection  logistic  aic 

আমি সাহিত্যের একটি বৃহত সংস্থা জুড়ে এসেছি যা সম্ভাবনা বিতরণের জায়গাতে প্রাকৃতিক স্থানীয় মেট্রিক হিসাবে ফিশারের তথ্য মেট্রিককে ব্যবহার করার এবং তারপরে দূরত্ব এবং খণ্ডগুলি সংজ্ঞায়িত করার জন্য এটি সংহত করে oc কিন্তু এই "সংহত" পরিমাণগুলি আসলে কি কোনও কিছুর জন্য কার্যকর? আমি কোন তাত্ত্বিক ন্যায়সঙ্গততা এবং খুব কম ব্যবহারিক …

13 model-selection  information-geometry 

অতীতে বহু বায়োমেডিকাল কাগজপত্রে স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশনকে অতিরিক্ত ব্যবহার করা হয়েছিল তবে এটি এর বিভিন্ন বিষয়গুলির আরও ভাল শিক্ষার সাথে উন্নত হবে বলে মনে হয়। অনেক পুরানো পর্যালোচক অবশ্য এখনও এটি চেয়েছেন। পদক্ষেপের প্রতিরোধের একটি ভূমিকা আছে এবং যদি তা ব্যবহার করা উচিত তবে কী কী পরিস্থিতিতে আছে ?

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

আমি বুঝতে পারি এলএলইর জন্য অ্যালগরিদমের পিছনে মূল নীতিটি তিনটি পদক্ষেপ নিয়ে গঠিত। কিছু মেট্রিক যেমন কে-এনএন দ্বারা প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের আশপাশ সন্ধান করা। প্রতিবেশীর জন্য ওজন সন্ধান করুন যা প্রতিবেশীর ডেটা পয়েন্টে কী প্রভাব ফেলে তা বোঝায়। গণিত ওজনের উপর ভিত্তি করে ডেটাটির নিম্ন মাত্রিক এম্বেডিং তৈরি করুন। তবে …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear