Perguntas com a marcação «model-selection»

Em primeiro lugar, desculpas por postar uma pergunta que já foi discutida extensivamente aqui , aqui , aqui , aqui , aquie para reaquecer um tópico antigo. Eu sei que o @DikranMarsupial já escreveu sobre esse tópico em posts e artigos de periódicos, mas ainda estou confuso e, a julgar …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter 

Alguns dias atrás, um psicólogo-pesquisador meu me contou sobre seu método para selecionar variáveis ​​para o modelo de regressão linear. Acho que não é bom, mas preciso pedir a alguém para ter certeza. O método é: Observe a matriz de correlação entre todas as variáveis ​​(incluindo a variável dependente Y) …

17 regression  correlation  model-selection 

Acabei de ler esta discussão. Eles argumentam que a AUC do PR é melhor que a AUC do ROC no conjunto de dados desequilibrados. Por exemplo, temos 10 amostras no conjunto de dados de teste. 9 amostras são positivas e 1 é negativa. Temos um modelo terrível que prevê tudo …

17 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

Acabei de encontrar o "critério de informação Akaike" e notei essa grande quantidade de literatura sobre seleção de modelos (também parecem existir coisas como o BIC). Por que os métodos contemporâneos de aprendizado de máquina não se beneficiam desses critérios de seleção de modelos BIC e AIC?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

Embora os resultados do conjunto de testes privado não possam ser usados ​​para refinar ainda mais o modelo, a seleção de modelos não está sendo executada em um grande número de modelos com base nos resultados do conjunto de testes privados? Por esse processo, você não acabaria se adaptando ao …

16 model-selection  overfitting  out-of-sample 

Este é um post longo, então espero que você possa me acompanhar e, por favor, corrija-me onde estiver errado. Meu objetivo é produzir uma previsão diária com base em 3 ou 4 semanas de dados históricos. Os dados são dados de 15 minutos da carga local de uma das linhas …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

Se você ajustar uma função não linear a um conjunto de pontos (supondo que haja apenas uma ordenada para cada abcissa), o resultado poderá ser: uma função muito complexa com pequenos resíduos uma função muito simples com grandes resíduos A validação cruzada é comumente usada para encontrar o "melhor" compromisso …

16 model-selection  cross-validation 

Depois de procurar esclarecimentos sobre os coeficientes do modelo linear aqui , tenho uma pergunta de acompanhamento referente a não-significativo (alto valor de p) para coeficientes de níveis de fatores. Exemplo: se meu modelo linear incluir um fator com 10 níveis e apenas 3 desses níveis tiverem valores significativos de …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

Fiquei me perguntando, por que os métodos de seleção de modelos LASSO e LARS são tão populares, mesmo que sejam basicamente apenas variações da seleção direta passo a passo (e, portanto, sofram da dependência do caminho)? Da mesma forma, por que os métodos General to Specific (GETS) para seleção de …

15 feature-selection  model-selection  lasso  stepwise-regression  lars 

Eu tenho um experimento que tentarei abstrair aqui. Imagine que eu jogo três pedras brancas na sua frente e peço que faça um julgamento sobre a posição delas. Registro uma variedade de propriedades das pedras e sua resposta. Eu faço isso em vários assuntos. Eu gero dois modelos. Uma é …

15 r  mixed-model  model-selection 

Realizei um CV 5 vezes para selecionar o K ideal para o KNN. E parece que quanto maior o K fica, menor o erro ... Desculpe por não ter uma lenda, mas as cores diferentes representam tentativas diferentes. Existem 5 no total e parece que há pouca variação entre eles. …

15 model-selection  k-nearest-neighbour 

Eu não sou muito bom em estatística, então peço desculpas se esta for uma pergunta simplista. Estou ajustando uma curva de alguns dados, e às vezes os meus dados melhor se encaixa uma exponencial negativa na forma , e às vezes o ajuste é mais perto de um * e …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Existem resultados analíticos ou artigos experimentais sobre a escolha ideal do coeficiente do termo de penalidade . Por ótimo , quero dizer um parâmetro que maximiza a probabilidade de selecionar o melhor modelo ou que minimiza a perda esperada. Estou perguntando porque muitas vezes é impraticável escolher o parâmetro por …

15 model-selection  lasso  shrinkage 

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Eu só queria perguntar quais são, na sua opinião, os melhores livros disponíveis sobre o bootstrap por aí. Por isso, não quero dizer necessariamente apenas o escrito por seus desenvolvedores. Você poderia indicar qual livro é o melhor para você, que abrange os seguintes critérios? A base filosófica / epistemológica …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling