Quais são algumas boas estruturas para a seleção de métodos?

Estive pesquisando estruturas teóricas para a seleção de métodos (nota: não seleção de modelos) e encontrei muito pouco trabalho sistemático e motivado matematicamente. Por 'seleção de método', quero dizer uma estrutura para distinguir o método apropriado (ou melhor, ideal) em relação a um problema ou tipo de problema.

O que eu descobri é substancial, embora fragmentado, trabalho em métodos específicos e seu ajuste (ou seja, seleção prévia em métodos bayesianos) e seleção de métodos por seleção de viés (por exemplo, Política Indutiva: A Seleção Pragmática de Viés ). Posso ser irreal neste estágio inicial do desenvolvimento do aprendizado de máquina, mas esperava encontrar algo parecido com o que a teoria das medições faz ao prescrever transformações e testes admissíveis por tipo de escala, apenas em grande escala na arena dos problemas de aprendizado.

Alguma sugestão?

machine-learning methodology theory

— John L. Taylor
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Qual é a diferença entre a seleção de modelos modelselection.org (tópico importante em estatística nos últimos 20 anos) e a seleção de métodos.

— Robin girard 21/07

Enquanto a seleção de modelos normalmente envolve a pontuação de modelos dentro de uma família de distribuições, com base em seu ajuste e penalização do número de parâmetros usados (a la AIC e BIC), enquanto a seleção de métodos é mais geral. A seleção de métodos envolve enfrentar um problema (por exemplo, testar, classificar, prever) para o qual temos algum conhecimento básico (as variáveis são conhecidas por serem (por exemplo, independência, tipo de dados) e para as quais são feitas suposições auxiliares (por exemplo, normalidade, homoscedasticidade) e devemos selecionar um método.

— John L. Taylor

Agora, existem prescrições matemáticas ao longo das linhas de tipo de medição, resultados de convergência, otimização e complexidade de tempo / espaço, mas não há estrutura para sua aplicação sistemática, da qual estou ciente, portanto, a questão.

— 21910 John L. Taylor

Você pode dar um exemplo de seleção de método com mais detalhes (um link para uma página ou um artigo pode ser bom), isso poderia me ajudar a descobrir com mais precisão. Agradecemos antecipadamente

— robin girard

O artigo acima mencionado aborda a seleção de métodos, geralmente. Quanto a exemplos específicos e mais detalhes, eles podem ser encontrados espalhados por disciplinas meta-metodológicas específicas (teoria das medições, teoria algorítmica do aprendizado, teoria estatística do aprendizado, teoria da complexidade), mas não encontrei um tratamento sistemático, daí a questão. Se você deseja discutir essas questões em geral, envie um e-mail para johnnylogic at gmail.

— John John Taylor

John, não tenho certeza de que minha sugestão possa ser útil. Mas, em qualquer caso, o livro Intuitive Biostatistics, de Harvey Motulsky, pode ser útil. O Capítulo 37, 'Escolhendo um teste', possui uma tabela muito boa na página 298, que informa a natureza do conjunto de dados e o problema que você está abordando com o método estatístico que deve usar. A Amazon permite pesquisar neste livro.

Boa sorte.

— Sympa
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