Запитання з тегом «model-selection»

Контекст Це питання використовує R, але стосується загальних статистичних питань. Я аналізую вплив факторів смертності (% смертності від хвороб та паразитизму) на швидкість зростання популяції молі протягом часу, де популяції личинок відбирали з 12 місць раз на рік протягом 8 років. Дані про темпи приросту населення показують чітку, але нерегулярну …

17 model-selection  autocorrelation  residuals  panel-data  spatio-temporal 

По-перше, вибачення за розміщення питання, про яке вже обговорювались тут , тут , тут , тут , тутта для повторного розігрівання старої теми. Я знаю, що @DikranMarsupial досить довго писав про цю тему у публікаціях та журнальних статтях, але я все ще плутаюся, і, судячи з кількості подібних публікацій тут, …

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

Кілька днів тому мій психолог-дослідник розповів мені про свій метод вибору змінних до лінійної регресійної моделі. Я думаю, що це не добре, але мені потрібно попросити когось іншого, щоб переконатися. Метод: Подивіться на кореляційну матрицю між усіма змінними (включаючи залежну змінну Y) і виберіть ті предиктори Xs, які найбільше співвідносяться …

17 regression  correlation  model-selection 

Я щойно натрапив на "критерій інформації Akaike", і я помітив цю велику кількість літератури щодо вибору моделі (також такі речі, як BIC, здається, існують). Чому сучасні методи машинного навчання не скористаються цими критеріями вибору моделі BIC та AIC?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

Хоча результати приватного тестового набору не можуть бути використані для подальшого вдосконалення моделі, чи не є вибір моделі з величезної кількості моделей на основі результатів приватного тестового набору? Чи не вдалося б ви, лише через цей процес, прилаштуватись до приватного тестового набору? Відповідно до "Псевдоматематики та фінансового шарлатанізму: Вплив перенапруження …

16 model-selection  overfitting  out-of-sample 

Це довгий пост, тому я сподіваюся, що ви можете перенести зі мною, і, будь ласка, виправте мене там, де я помиляюся. Моя мета - складати щоденний прогноз на основі 3 або 4 тижнів історичних даних. Дані - це 15-хвилинні дані локального навантаження однієї з трансформаторних ліній. У мене виникають проблеми …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

Якщо ви встановите нелінійну функцію до набору точок (якщо вважати, що для кожної абсциси є лише одна ордината), результат може бути: дуже складна функція з невеликими залишками дуже проста функція з великими залишками Перехресне підтвердження зазвичай використовується для пошуку "найкращого" компромісу між цими двома крайнощами. Але що означає "найкраще"? Це …

16 model-selection  cross-validation 

Я аналізую набір даних, використовуючи модель змішаних ефектів з одним фіксованим ефектом (умовою) та двома випадковими ефектами (учасник, обумовлений в рамках проекту та пари). Модель була згенерована з lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Далі я провів перевірку коефіцієнта ймовірності цієї моделі проти моделі без фіксованого ефекту (умови) і маю суттєву різницю. У моєму …

16 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 

Після пошуку роз’яснень щодо коефіцієнтів лінійної моделі тут у мене з’являється додаткове запитання щодо не-значущого (високого значення p) для коефіцієнтів рівнів факторів. Приклад: Якщо моя лінійна модель включає коефіцієнт з 10 рівнями, і лише 3 з цих рівнів мають значні значення p, пов'язані з ними, при використанні моделі для прогнозування …

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

Мене цікавить, чому методи вибору моделі LASSO та LARS настільки популярні, хоча вони в основному є лише варіаціями поетапного вибору вперед (і, отже, страждають від залежності від шляху)? Аналогічно, чому загальновиробничі (GETS) методи вибору моделі здебільшого ігноруються, хоча вони й краще, ніж LARS / LASSO, оскільки вони не страждають від …

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

У мене є експеримент, який я спробую тут абстрагувати. Уявіть, що я кидаю три білі камені перед вами і прошу вас зробити судження про їхню позицію. Я фіксую різноманітні властивості каменів і вашу відповідь. Я роблю це над низкою предметів. Я генерую дві моделі. Одне полягає в тому, що найближчий …

15 r  mixed-model  model-selection 

Я здійснив 5-кратне резюме, щоб вибрати оптимальний K для KNN. І здається, що чим більший K отримує, тим менша помилка ... Вибачте, у мене не було легенди, але різні кольори представляють різні випробування. Всього їх 5, і, здається, між ними мало варіацій. Помилка завжди здається зменшуватися, коли K стає більше. …

15 model-selection  k-nearest-neighbour 

Я не надто великий у статистиці, тому вибачте, якщо це спрощене питання. Я підгонка кривого деяких даних, і іноді мої дані найкраще підходить негативний експоненту у вигляді * е ( - Ь * х ) + з , а іноді підходить ближче до з * е ( - Ь * …

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

Чи існують які - небудь результати аналізів або експериментальні роботи в відношенні оптимального вибору коефіцієнта терміну симуляції. Під оптимальним розумію параметр, який максимально збільшує ймовірність вибору найкращої моделі або мінімізує очікувані втрати. Я запитую, оскільки часто недоцільно обирати параметр шляхом перехресної перевірки або завантажувальної програми, або через велику кількість випадків …

15 model-selection  lasso  shrinkage 

У нас є дві моделі, які використовують один і той же метод для обчислення ймовірності журналу, і AIC для однієї нижче, ніж для іншої. Однак той із нижчим АПК інтерпретувати набагато складніше. У нас виникають проблеми вирішити, чи варто ввести труднощі, і ми оцінили це, використовуючи відсоткову різницю в АПК. …

15 model-selection  aic