Perguntas com a marcação «cross-validation»

Li nessa troca um método heurístico de estimativa de gama para o kernel rbf nos SVMs. Fiquei imaginando se alguém poderia me explicar um pouco mais detalhadamente. Acredito que você selecione 1000 (ou um grande número) de pares de pontos de dados no conjunto de dados e calcule a norma …

8 machine-learning  cross-validation  svm 

Estou trabalhando em um modelo de previsão baseado em ANN para uma série temporal financeira. Estou usando a validação cruzada 5 vezes e o desempenho médio é tão. O desempenho na última dobra (a iteração em que o último segmento é omitido do treinamento e usado para validação) é melhor …

8 time-series  cross-validation  neural-networks  finance 

Pesquisei este online por horas, mas nenhuma postagem online é o que estou procurando. Minha pergunta é muito fácil de implementar no procedimento misto SAS Proc, mas não sei como fazê-lo nos pacotes lme e / ou lmer. Suponha, eu tenho um modelo, , em que é fixo, mas ey=μ+α+β+αβ+ey=μ+α+β+αβ+ey …

8 r  mixed-model  cross-validation  biostatistics 

Eu estou familiarizado com a validação cruzada "regular", mas agora quero fazer previsões de séries temporais enquanto estiver usando a validação cruzada com uma função de regressão linear simples. Escrevo um exemplo simples, para ajudar a esclarecer minhas duas perguntas: uma sobre a divisão trem / teste, uma pergunta sobre …

8 machine-learning  time-series  forecasting  cross-validation  lags 

Estou um pouco preocupado e confuso com a ideia de como a técnica de parada precoce é definida. Se você der uma olhada na Wikipedia , ela será definida da seguinte forma: Divida os dados de treinamento em um conjunto de treinamento e um conjunto de validação, por exemplo, na …

8 machine-learning  neural-networks  cross-validation  hyperparameter 

Encontrei em algum lugar que o conjunto de testes não deve ser usado como um conjunto de validação. Por quê? O conjunto de validação é acionado quando os parâmetros do modelo são fixados e o aprendizado ocorre apenas através do backprop no lote de treinamento. Então, por que não posso …

8 machine-learning  neural-networks  cross-validation  deep-learning 

Eu li várias postagens sobre o pacote de sinal de intercalação e estou especificamente interessado na função de trem . No entanto, não tenho certeza se entendi corretamente como a função do trem funciona. Para ilustrar meus pensamentos atuais, compus um exemplo rápido. Primeiro, um especifica uma grade de parâmetros. …

8 r  cross-validation  caret  train 

Estou tentando usar o método KNN para classificação binária. Ao tentar encontrar o melhor parâmetro 'k' (a quantidade de vizinhos que o algoritmo analisa), treino um modelo no meu conjunto de treinamento e analiso sua precisão em um conjunto de validação separado que obtive com meus dados. Este conjunto de …

7 cross-validation  k-nearest-neighbour 

Se eu gerar muitos modelos aleatórios (sem considerar os dados) em uma configuração de regressão simplesmente atribuindo aleatoriamente valores de coeficientes e, em seguida, avaliando esses modelos no conjunto de dados com uma métrica de erro e escolhendo o melhor modelo com base nessa métrica de erro, eu ainda executaria …

7 cross-validation  overfitting  ridge-regression 

Eu pensei que a validação cruzada K-fold consiste nas seguintes etapas. Divida os dados aleatoriamente em pedaços.KKK Encaixe em pedaços .K- 1K-1 1K-1 Prever no pedaço restante. Mantenha previsões. Repita 2-3 para todas as combinações remanescentes de dos pedaços que omitem 1 pedaço.K- 1K-1 1K-1KKK Avalie a estatística de perda …

7 machine-learning  cross-validation 

Considere regressão líquida elástica com glmnetparametrização semelhante à função de perdaL=12n∥∥y−β0−Xβ∥∥2+λ(α∥β∥1+(1−α)∥β∥22/2).L=12n‖y−β0−Xβ‖2+λ(α‖β‖1+(1−α)‖β‖22/2).\mathcal L = \frac{1}{2n}\big\lVert y - \beta_0-X\beta\big\rVert^2 + \lambda\big(\alpha\lVert \beta\rVert_1 + (1-\alpha) \lVert \beta\rVert^2_2/2\big).Eu tenho um conjunto de dados com n≪pn≪pn\ll p (44 e 3000 respectivamente) e estou usando a validação cruzada de 11 vezes repetida para selecionar os parâmetros …

7 regression  cross-validation  model-selection  regularization  elastic-net 

Estou ciente das vantagens da validação cruzada k-fold (e deixe-o-fora), bem como das vantagens de dividir seu conjunto de treinamento para criar um terceiro conjunto de 'validação', que você usa para avaliar modele o desempenho com base nas opções de hiperparâmetros, para que você possa otimizar e ajustá-los e escolher …

7 machine-learning  cross-validation  hyperparameter  optimization 

Estou tentando ajustar um SVM aos meus dados. Meu conjunto de dados contém 3 classes e estou executando uma validação cruzada de 10 vezes (no LibSVM): ./svm-train -g 0.5 -c 10 -e 0.1 -v 10 training_data A ajuda afirma assim: -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, …

7 cross-validation  svm  libsvm  parameterization  optimization 

Na regressão linear do cume e do laço, um passo importante é escolher o parâmetro de ajuste lambda, geralmente eu uso a pesquisa de grade na escala de log de -6-> 4, funciona bem no cume, mas no laço, devo levar em conta a ordem da magnitude da saída y? …

7 regression  cross-validation  lasso  regularization  ridge-regression