Perguntas com a marcação «model-selection»

Pergunto-me, se há alguma heurística no número de características versus número de observações. Obviamente, se um número de recursos for igual ao número de observações, o modelo será super ajustado. Usando métodos esparsos (LASSO, rede elástica), podemos remover vários recursos para reduzir o modelo. Minha pergunta é (teoricamente): antes de …

17 feature-selection  model-selection 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Existem várias abordagens de seleção de características / seleção de variáveis ​​(ver, por exemplo, Guyon & Elisseeff, 2003 ; Liu et al., 2010 ): métodos de filtro (por exemplo, baseado em correlação, entropia e importância aleatória da floresta), métodos de invólucro (por exemplo, pesquisa direta, pesquisa de escalada) e métodos …

10 feature-selection  performance  model-selection 

Entendo como um Modelo Markov Oculto é usado em sequências genômicas, como encontrar um gene. Mas não entendo como chegar a um determinado modelo de Markov. Quero dizer, quantos estados o modelo deve ter? Quantas transições possíveis? O modelo deve ter um loop? Como eles saberiam que seu modelo é …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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Digamos que um modelo foi treinado na data usando os dados disponíveis, divididos em treinamento e teste, ou seja, , . Esse modelo é implantado na produção e faz previsões sobre os novos dados recebidos. Alguns dias passam e há um monte de dados rotulados que são coletados entre e …

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Se eu entendi direito, o CV aninhado pode me ajudar a avaliar qual modelo e processo de ajuste de hiperparâmetro é melhor. O loop interno ( GridSearchCV) encontra os melhores hiperparâmetros e o loop externo ( cross_val_score) avalia o algoritmo de ajuste do hiperparâmetro. Em seguida, escolho qual combinação de …

8 python  scikit-learn  cross-validation  model-selection 

Eu sei que depende dos dados e da pergunta, mas imagine um cenário em que, para um determinado conjunto de dados, você poderia optar por um modelo não linear bastante complexo (difícil de interpretar), fornecendo um melhor poder de previsão, talvez porque o modelo pode ver as não linearidades presentes …

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