Запитання з тегом «train»

Тренуючи нейронну мережу, яку різницю має встановити: розмір партії до і кількість повторень bаaaбbb порівняно з розміром партії до та кількістю повторень dcccгdd де ?a b = c dab=cd ab = cd Інакше кажучи, припускаючи, що ми навчаємо нейронну мережу з однаковою кількістю прикладів тренувань, як встановити оптимальний розмір партії …

221 neural-networks  train 

Мені хотілося б знати, чи є якісь / якісь переваги використання стратифікованого вибірки замість випадкової вибірки під час поділу оригінального набору даних на навчальний та тестовий набір для класифікації. Крім того, чи вводить стратифікований вибірковий отвір більше класифікації в класифікатор, ніж випадковий вибірки Додаток, для якого я хотів би використовувати …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

У мене є набір даних з N ~ 5000 і близько 1/2 відсутня принаймні одна важлива змінна. Основним аналітичним методом будуть пропорційні небезпеки Кокса. Я планую використовувати багаторазову імпутацію. Я також буду розбиватися на поїзд і тестовий набір. Чи слід розділяти дані, а потім імпультувати окремо, або імпутувати, а потім …

18 cross-validation  survival  multiple-imputation  train 

У Scikit є CalibratedClassifierCV , що дозволяє нам калібрувати наші моделі на певній парі X, y. Він також чітко стверджує, щоdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Якщо вони повинні бути непересічними, чи законно навчати класифікатора наступним чином? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) Я побоююся, …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Я трохи розгублений: як результати тренованої моделі за допомогою карети можуть відрізнятися від моделі в оригінальній упаковці? Читаю, чи потрібна попередня обробка перед прогнозуванням за допомогою FinalModel of RandomForest з пакетом caret?але я тут не використовую жодної попередньої обробки. Я навчав різні випадкові ліси, використовуючи пакет карет і налаштовуючи різні …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Я переглядав різні теми тут, але не думаю, що на моє точне запитання відповіли. У мене є набір даних ~ 50 000 студентів та їх час до відмови. Я буду виконувати пропорційну регресію небезпек із великою кількістю потенційних коваріатів. Я також збираюся здійснити логістичну регресію при відмові / перебуванні. Основною …

14 cross-validation  survival  train 

Я створив цю криву навчання і хочу знати, чи страждає моя модель SVM від зміщення чи відхилення? Як я можу зробити висновок із цього графіка?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Раніше я брав курс з МЛ, але тепер, коли я працюю з проектами, пов’язаними з МЛ, на моїй роботі я дуже намагаюся реально застосувати його. Я впевнений, що речі, якими я займаюся, були досліджені / вирішені раніше, але я не можу знайти конкретні теми. Усі приклади машинного навчання, які я …

11 machine-learning  references  train  application 

В основному, існує два поширених способи навчитися проти величезних наборів даних (коли ви стикаєтесь із обмеженнями часу та простору): Обман :) - використовуйте просто "керований" підмножину для тренувань. Втрата точності може бути незначною через закон зменшення віддачі - прогнозована ефективність моделі часто вирівнюється задовго до того, як у неї будуть …

10 machine-learning  large-data  model-evaluation  train