Premièrement, il donne la probabilité des résultats. Ainsi, par exemple, ses prédictions pour les élections américaines sont actuellement de 82% pour Clinton contre 18% pour Trump. Maintenant, même si Trump gagne, comment puis-je savoir que ce n'était pas seulement les 18% du temps qu'il aurait dû...
J'adapte un HLM bayésien dans JAGS en utilisant la validation croisée k-fold (k = 5). Je voudrais savoir si les estimations du paramètre sont stables dans tous les plis. Quelle est la meilleure façon de procéder?ββ\beta Une idée est de trouver les différences des postérieurs de et de voir si 0 est...
La régularisation peut-elle être utile si nous nous intéressons uniquement à l'estimation (et à l'interprétation) des paramètres du modèle, pas à la prévision ou à la prédiction? Je vois à quel point la régularisation / validation croisée est extrêmement utile si votre objectif est de faire de...
Dans les manuels et les conférences sur YouTube, j'ai beaucoup appris sur les modèles itératifs tels que le boost, mais je n'ai jamais rien vu sur la dérivation d'un intervalle de prédiction. La validation croisée est utilisée pour les éléments suivants: Sélection des modèles: essayez différents...
Je sais que pour accéder aux performances du classificateur, je dois diviser les données en ensemble de formation / test. Mais en lisant ceci : Lors de l'évaluation de différents paramètres («hyperparamètres») pour les estimateurs, tels que le paramètre C qui doit être défini manuellement pour un...
Je suis tombé sur ce fil en regardant les différences entre le bootstrap et la validation croisée - une excellente réponse et des références d'ailleurs. Ce que je me demande maintenant, c'est si je devais répéter un CV multiplié par 10 pour calculer la précision d'un classificateur, combien de fois...
Supposons que je fasse une validation croisée K-fold avec K = 10 plis. Il y aura une matrice de confusion pour chaque pli. Lors de la communication des résultats, dois-je calculer quelle est la matrice de confusion moyenne, ou simplement additionner les matrices de
J'ai un ensemble de données avec N ~ 5000 et environ 1/2 manquant sur au moins une variable importante. La principale méthode d'analyse sera les risques proportionnels de Cox. Je prévois d'utiliser l'imputation multiple. Je vais également me séparer en train et en test. Dois-je diviser les données...
J'utilise cv.glmnetpour trouver des prédicteurs. La configuration que j'utilise est la suivante: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients")...
D'après An Introduction to Statistical Learning de James et al., L'estimation de validation croisée avec oubli (LOOCV) est définie par CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_i where MSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i =...
Afin d'étalonner un niveau de confiance à une probabilité dans un apprentissage supervisé (par exemple, pour mapper la confiance d'un SVM ou d'un arbre de décision à l'aide de données suréchantillonnées), une méthode consiste à utiliser la mise à l'échelle de Platt (par exemple, obtenir des...
Supposons que j'ai des données normalement distribuées. Pour chaque élément des données, je veux vérifier combien de SD il est éloigné de la moyenne. Il peut y avoir une valeur aberrante dans les données (probablement une seule, mais peut-être aussi deux ou trois) ou non, mais cette valeur...
Tout d'abord, des excuses pour avoir posté une question qui a déjà été longuement discutée ici , ici , ici , ici , iciet pour réchauffer un vieux sujet. Je sais que @DikranMarsupial a longuement écrit sur ce sujet dans des articles et des journaux, mais je suis toujours confus, et à en juger par le...
J'utilise des modèles SVM pour faire des prévisions à court terme des polluants atmosphériques. Pour former un nouveau modèle, je dois trouver des métaparamètres appropriés pour un modèle SVM (je veux dire C, gamma, etc.). La documentation de Libsvm (et de nombreux autres livres que j'ai lus)...
J'ai lu les articles suivants pour la validation croisée imbriquée et je ne suis toujours pas sûr à 100% de ce que je dois faire avec la sélection de modèle avec la validation croisée imbriquée: Validation croisée imbriquée pour la sélection du modèle Sélection de modèle et validation croisée: la...
Quelqu'un peut-il me dire exactement ce que donne une analyse de validation croisée? Est-ce juste la précision moyenne ou donne-t-il un modèle avec des paramètres ajustés? Parce que, j'ai entendu quelque part que la validation croisée est utilisée pour le réglage des
Si j'ai des données et que j'exécute une classification (disons forêt aléatoire sur ces données) avec validation croisée (disons 5 fois), pourrais-je conclure qu'il n'y a pas de sur-ajustement dans ma
J'ai utilisé la validation croisée de k-fold répétée et j'ai signalé la moyenne (de la métrique d'évaluation, par exemple, la sensibilité, la spécificité) calculée comme la moyenne générale à travers les plis des différentes séries de validation croisée. Cependant, je ne sais pas comment je dois...
La normalisation des données (pour avoir une moyenne nulle et un écart-type unitaire) avant d'effectuer une validation croisée multipliée par k a-t-elle des conséquences négatives telles qu'un sur-ajustement? Remarque: c'est pour une situation où #cases> total #features Je transforme certaines...
Le package caret est une bibliothèque R brillante pour la construction de plusieurs modèles d'apprentissage automatique et a plusieurs fonctions pour la construction et l'évaluation de modèles. Pour le réglage des paramètres et la formation des modèles, le package caret propose la méthode...