Perguntas com a marcação «cross-validation»

Eu configurei uma pesquisa de grade para um monte de parâmetros. Estou tentando encontrar os melhores parâmetros para uma rede neural de Keras que faz classificação binária. A saída é 1 ou 0. Existem cerca de 200 recursos. Quando fiz uma pesquisa na grade, recebi vários modelos e seus parâmetros. …

12 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

Quais são as maneiras de escolher qual kernel resultaria em boa separação de dados na saída final de dados pelo kernel PCA (análise de componentes principais) e quais são as maneiras de otimizar os parâmetros do kernel? Os termos de Layman, se possível, seriam muito apreciados, e links para artigos …

12 pca  cross-validation  dimensionality-reduction  kernel-trick  manifold-learning 

Tenho uma pergunta sobre a otimização de parâmetros quando uso a validação cruzada de 10 vezes. Quero perguntar se os parâmetros devem ser corrigidos ou não durante o treinamento do modelo de cada dobra, ou seja, (1) selecione um conjunto de parâmetros otimizados para a precisão média de cada dobra. …

12 cross-validation  optimization  parameterization 

Para minha pesquisa atual, estou usando o método Lasso através do pacote glmnet em R em uma variável dependente binomial. No glmnet, o lambda ideal é encontrado via validação cruzada e os modelos resultantes podem ser comparados com várias medidas, por exemplo, erro de classificação incorreta ou desvio. Minha pergunta: …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

Ao escolher o parâmetro de regularização lambda em Ridge ou Lasso, o método recomendado é tentar diferentes valores de lambda, medir o erro no conjunto de validação e finalmente escolher o valor de lambda que retorna o erro mais baixo. Não é óbvio para mim se a função f (lambda) …

11 cross-validation  error  regularization  validation  optimization 

Eu sou um estudante de física estudando aprendizado de máquina / ciência de dados, por isso não pretendo que esta pergunta inicie conflitos :) No entanto, uma grande parte de qualquer programa de graduação em física é fazer laboratórios / experimentos, o que significa muitos dados processamento e análise estatística. …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

Eu tenho um conjunto de dados com 26 recursos e 31000 linhas. É o conjunto de dados de 38 indivíduos. É para um sistema biométrico. Então, eu quero ser capaz de identificar assuntos. Para ter um conjunto de testes, eu sei que tenho que remover alguns valores. Então, o que …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

Brincando com o Boston Housing Dataset e RandomForestRegressor(com parâmetros padrão) no scikit-learn, notei algo estranho: a pontuação média de validação cruzada diminuiu à medida que aumentava o número de dobras além de 10. Minha estratégia de validação cruzada era a seguinte: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

Estou tentando fazer a seleção do modelo em alguns candidatos a preditores usando o LASSO com um resultado contínuo. O objetivo é selecionar o modelo ideal com o melhor desempenho de previsão, o que geralmente pode ser feito através da validação cruzada K-fold após a obtenção do caminho da solução …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

Estou trabalhando em um problema de classificação que calcula uma métrica de similaridade entre duas imagens de raios-x de entrada. Se as imagens forem da mesma pessoa (rótulo de 'right'), uma métrica maior será calculada; imagens de entrada de duas pessoas diferentes (rótulo de 'errado') resultarão em uma métrica mais …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

Realizei a classificação usando vários classificadores para dados rotulados de 2 classes e usei a validação cruzada 5 vezes. Para cada dobra calculei tp, tn, fp e fn. Então calculei a exatidão, precisão, recordação e pontuação F para cada teste. Minha pergunta é: quando quero calcular a média dos resultados, …

11 classification  cross-validation  precision-recall 

Estou treinando um processo gaussiano com um kernel ARD com muitos parâmetros, maximizando a confiabilidade marginal dos dados, em vez de validação cruzada. Suspeito que seja excessivo. Como posso testar essa suspeita em um contexto bayesiano?

11 machine-learning  cross-validation  gaussian-process 

Existe alguma interpretação Bayesiana, ML ou MDL de validação cruzada? Posso interpretar a validação cruzada como executando a atualização correta em um anterior especificamente criado?

11 bayesian  cross-validation  maximum-likelihood 

Qual é a melhor maneira de dividir dados de séries temporais em conjuntos de trem / teste / validação, onde o conjunto de validação seria usado para o ajuste de hiperparâmetros? Temos três anos de dados de vendas diárias e nosso plano é usar 2015-2016 como dados de treinamento e, …

11 time-series  cross-validation  validation 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa