Questions marquées «model-selection»

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Des «règles de base» sur le nombre de fonctionnalités par rapport au nombre d'instances? (petits ensembles de données)
Je me demande s'il existe des heuristiques sur le nombre de caractéristiques par rapport au nombre d'observations. Évidemment, si un certain nombre de caractéristiques est égal au nombre d'observations, le modèle se surajustera. En utilisant des méthodes clairsemées (LASSO, filet élastique), nous pouvons supprimer plusieurs fonctionnalités pour réduire le modèle. …
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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
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Comment les scientifiques trouvent-ils les paramètres et la topologie corrects du modèle de Markov à utiliser?
Je comprends comment un modèle de Markov caché est utilisé dans les séquences génomiques, comme la recherche d'un gène. Mais je ne comprends pas comment trouver un modèle Markov particulier. Je veux dire, combien d'États le modèle devrait-il avoir? Combien de transitions possibles? Le modèle devrait-il avoir une boucle? Comment …
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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN
J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du poids?
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Validation croisée imbriquée et sélection du meilleur modèle de régression - est-ce le bon processus SKLearn?
Si je comprends bien, le CV imbriqué peut m'aider à évaluer le meilleur modèle et le processus de réglage d'hyperparamètre. La boucle interne ( GridSearchCV) trouve les meilleurs hyperparamètres et la boucle externe ( cross_val_score) évalue l'algorithme de réglage des hyperparamètres. Je choisis ensuite le combo réglage / modèle de …
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