Questions marquées «cross-validation»

J'ai un petit ensemble de données déséquilibrées (70 positives, 30 négatives), et j'ai joué avec la sélection de modèle pour les paramètres SVM en utilisant BAC (précision équilibrée) et AUC (zone sous la courbe). J'ai utilisé différents poids de classe pour le paramètre C dans libSVM pour...

Lorsque j'utilise des modèles de régression, je me sens réticent à utiliser par défaut des hypothèses d'association linéaire; au lieu de cela, j'aime explorer la forme fonctionnelle des relations entre les variables dépendantes et explicatives en utilisant une régression de lissage non paramétrique...

J'utilise actuellement l'arrêt précoce de mon travail pour éviter un ajustement excessif. Plus précisément, ceux pris sous forme d' arrêt anticipé, mais quand? . Je veux maintenant comparer avec d'autres algorithmes de classification où il semble que la validation croisée 10 fois soit largement...

J'ai effectué un lasso, puis laissé une validation croisée cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) Lorsque je trace un cv, j'obtiens ce qui suit: J'ai aussi remarqué que j'obtenais 2 lambdas différents: lambda.minetlambda.1se Quelle est la différence entre ces lambdas? Que puis-je comprendre...

En général, si nous avons un grand ensemble de données, nous pouvons le diviser en (1) formation, (2) validation et (3) test. Nous utilisons la validation pour identifier les meilleurs hyperparamètres en validation croisée (par exemple, C dans SVM), puis nous formons le modèle en utilisant les...

J'ai récemment rencontré plusieurs sources "informelles" qui indiquent que dans certaines circonstances, si nous utilisons l' AIC ou le BIC pour former un modèle de série chronologique, nous n'avons pas besoin de diviser les données en test et en formation - nous pouvons utiliser tous les données...