Perguntas com a marcação «aic»

AIC significa Critério de Informação de Akaike, que é uma técnica usada para selecionar o melhor modelo de uma classe de modelos usando uma probabilidade penalizada. Um AIC menor implica um modelo melhor.


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REML vs ML stepAIC
Sinto-me impressionado depois de tentar pesquisar na literatura sobre como executar minha análise de modelo misto, seguindo-a com o uso da AIC para selecionar o melhor modelo ou modelos. Não acho que meus dados sejam tão complicados, mas estou procurando uma confirmação de que o que fiz foi correto e …

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Qual modelo de aprendizagem profunda pode classificar categorias que não são mutuamente exclusivas
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …
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Por critério de informação (não ajustado
Nos modelos de séries temporais, como ARMA-GARCH, para selecionar o atraso ou a ordem apropriada do modelo, são utilizados diferentes critérios de informação, como AIC, BIC, SIC, etc. A minha pergunta é muito simples, porque donot usamos ajustado R2R2R^2 para escolher o modelo apropriado? Podemos selecionar modelo que levam à …

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Interpretação do valor da AIC
Os valores típicos da AIC que eu já vi para modelos logísticos são de milhares, pelo menos centenas. Por exemplo, em http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/, o AIC é 727.39 Embora sempre se diga que o AIC deve ser usado apenas para comparar modelos, eu queria entender o que significa um valor específico do …

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Equivalência de valores AIC e p na seleção de modelos
Em um comentário à resposta desta pergunta , foi afirmado que o uso de AIC na seleção de modelos era equivalente a usar um valor-p de 0,154. Eu tentei em R, onde usei um algoritmo de seleção de subconjunto "para trás" para descartar variáveis ​​de uma especificação completa. Primeiro, jogando …


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Calcular curva ROC para dados
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
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Fórmula AIC em Introdução à Aprendizagem Estatística
Estou um pouco intrigado com a fórmula apresentada na "Introdução ao aprendizado estatístico" de Hastie. No capítulo 6, página 212 (sexta impressão, disponível aqui ), afirma-se que: AIC=RSSnσ^2+2dnUMAEuC=RSSnσ^2+2dnAIC = \frac{RSS}{n\hat\sigma^2} + \frac{2d}{n} Para modelos lineares com ruído gaussiano, é o número de preditores e a estimativa da variação do erro. …

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O que quebra a comparabilidade dos modelos em relação à AIC?
Supondo que eu tenha ajustado alguns modelos usando preditores (e a variável de resposta) do mesmo conjunto de dados. Que mudanças no modelo tornarão irracional comparar os modelos com base na AIC? 1) Supondo que, se eu logar transformar a variável dependente, é justo compará-la com um modelo em que …
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