Saya memiliki satu set data kecil yang tidak seimbang (70 positif, 30 negatif), dan saya telah bermain-main dengan pemilihan model untuk parameter SVM menggunakan BAC (akurasi seimbang) dan AUC (area di bawah kurva). Saya menggunakan bobot kelas yang berbeda untuk parameter C di libSVM untuk...
Ketika saya menggunakan model-model regresi, saya merasa curiga untuk gagal dalam asumsi asosiasi linier; sebaliknya saya ingin mengeksplorasi bentuk fungsional hubungan antara variabel dependen dan penjelas menggunakan regresi smoothing nonparametric (misalnya model aditif umum , lowess / lowess ,...
Saat ini saya menggunakan penghentian awal dalam pekerjaan saya untuk mencegah pemasangan yang berlebihan. Khususnya yang diambil dari Early Stopping But When? . Saya sekarang ingin membandingkan dengan algoritma klasifikasi lain di mana tampak bahwa 10 kali validasi silang digunakan secara...
Saya melakukan laso dan kemudian meninggalkan validasi silang keluar-keluar cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) Ketika saya merencanakan cv saya mendapatkan yang berikut: Saya juga memperhatikan bahwa saya mendapatkan 2 lambda berbeda: lambda.mindanlambda.1se Apa perbedaan antara...
Secara umum, jika kita memiliki dataset besar, kita dapat membaginya menjadi (1) pelatihan, (2) validasi, dan (3) tes. Kami menggunakan validasi untuk mengidentifikasi hyperparameter terbaik dalam validasi silang (misalnya, C dalam SVM) dan kemudian kami melatih model menggunakan hyperparameter...
Saya baru-baru ini menemukan beberapa sumber "informal" yang menunjukkan bahwa dalam beberapa keadaan, jika kita menggunakan AIC atau BIC untuk melatih model deret waktu, kita tidak perlu membagi data menjadi tes dan kereta - kita dapat menggunakan semua data untuk pelatihan. (Sumber termasuk...