Perguntas com a marcação «model-selection»

Dadas várias dobras de validação cruzada de uma regressão logística e as múltiplas estimativas resultantes de cada coeficiente de regressão, como medir se um preditor (ou conjunto de preditores) é / é estável ou significativo e estável com base no (s) coeficiente (s) de regressão ? Isso é diferente para …

10 regression  model-selection  cross-validation 

Estou usando o pacote randomForest no R para desenvolver um modelo de floresta aleatória para tentar explicar um resultado contínuo em um conjunto de dados "amplo" com mais preditores do que amostras. Especificamente, estou ajustando um modelo de RF, permitindo que o procedimento selecione entre um conjunto de ~ 75 …

10 r  machine-learning  hypothesis-testing  model-selection  random-forest 

Eu não estou tão familiarizado com esta literatura, então, por favor, perdoe-me se essa é uma pergunta óbvia. Como o AIC e o BIC dependem da maximização da probabilidade, parece que eles só podem ser usados ​​para fazer comparações relativas entre um conjunto de modelos que tentam ajustar um determinado …

10 model-selection  aic  bic 

Esta pergunta / tópico surgiu em uma discussão com um colega e eu estava procurando algumas opiniões sobre isso: Estou modelando alguns dados usando uma regressão logística de efeitos aleatórios, mais precisamente uma regressão logística de interceptação aleatória. Para os efeitos fixos, tenho 9 variáveis ​​que são de interesse e …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

Sei que isso prejudicaria a inferência estatística, mas estou realmente preocupado apenas em chegar o mais próximo possível de um modelo preciso. Eu tenho uma variável de resultado dicotômica, com um grande conjunto de preditores dicotômicos. Penso que gostaria de tentar usar o LASSO para selecionar quais variáveis ​​devo incluir …

10 model-selection  lasso  logit 

Eu tenho um conjunto de dados com três variáveis, onde todas as variáveis ​​são quantitativas. Vamos chamá-lo de , e . Estou ajustando um modelo de regressão em uma perspectiva bayesiana via MCMC comx 1 x 2yyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Fiz uma análise exploratória e o gráfico de dispersão de sugere que um …

9 bayesian  feature-selection  model-selection  model  credible-interval 

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. …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

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 …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

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 …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

Ao usar o CV com dobra k para selecionar entre os modelos de regressão, geralmente calculo o erro CV separadamente para cada modelo, juntamente com o erro padrão SE, e seleciono o modelo mais simples dentro de 1 SE do modelo com o menor erro CV (o 1 regra de …

9 regression  cross-validation  model-selection 

Uma abordagem típica para resolver um problema de classificação é identificar uma classe de modelos candidatos e, em seguida, executar a seleção de modelos usando algum procedimento, como validação cruzada. Normalmente, seleciona-se o modelo com a maior precisão, ou alguma função relacionada que codifica informações específicas do problema, como FβFβ\text{F}_\beta …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

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 …

9 model-selection  p-value  aic 

Sou iniciante no que diz respeito ao suporte a máquinas vetoriais. Existem algumas diretrizes que indicam qual kernel (por exemplo, linear, polinomial) é o mais adequado para um problema específico? No meu caso, tenho que classificar as páginas da Web de acordo com elas conterem alguma informação específica ou não, …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

Eu quero selecionar modelos usando regsubsets(). Eu tenho um quadro de dados chamado olympiadaten (upload de dados: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Primeiro anexo esse quadro de dados e, em seguida, começo a analisar, meu código é: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + …

9 r  multiple-regression  model-selection 

Eu tenho uma pergunta sobre seleção de modelos e desempenho de modelos em regressão logística. Eu tenho três modelos que são baseados em três hipóteses diferentes. Os dois primeiros modelos (vamos chamá-los de zex) têm apenas uma variável explicativa em cada modelo, e o terceiro (vamos chamá-lo de w) é …

9 logistic  model-selection  cross-validation