Questions marquées «cross-validation»

Retenue répétée de sous-ensembles de données pendant l'ajustement de modèle afin de quantifier les performances du modèle sur les sous-ensembles de données retenus.

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Comprendre la validation croisée stratifiée
Quelle est la différence entre la validation croisée stratifiée et la validation croisée ? Wikipedia dit: Dans la validation croisée des plis en k , les plis sont sélectionnés de sorte que la valeur de réponse moyenne soit approximativement égale dans tous les plis. Dans le cas d'une classification dichotomique, …
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Sur l'importance de l'hypothèse iid dans l'apprentissage statistique
Dans l’apprentissage statistique, implicitement ou explicitement, on suppose toujours que l’apprentissage D={X,y}ré={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} est composé de NNN tuples d’entrée / réponse qui sont indépendamment tirés du même joint distribution avec(Xi,yi)(Xje,yje)({\bf{X}}_i,y_i) P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|X)p(X) p({\bf{X}},y) = p( y \vert {\bf{X}}) p({\bf{X}}) et la relation que nous essayons …
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Est une régression de crête inutile dans les dimensions élevées (
Considérons un bon vieux problème de régression avec prédicteurs et taille d’échantillon . La sagesse habituelle est que l’estimateur OLS va sur-adapter et sera généralement surperformé par l’estimateur de régression de crête:Il est standard d’utiliser la validation croisée pour trouver un paramètre de régularisation optimal . Ici, j'utilise un CV …
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Comment appliquer la normalisation / normalisation à la formation et aux tests si l'objectif est la prédiction?
Est-ce que je transforme toutes mes données ou mes plis (si CV est appliqué) en même temps? par exemple (allData - mean(allData)) / sd(allData) Est-ce que je transforme les trains et les tests séparément? par exemple (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Ou dois-je transformer la …
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Compendium de techniques de validation croisée
Je me demande si quelqu'un est au courant d'un recueil de techniques de validation croisée avec une discussion des différences entre elles et un guide sur le moment d'utiliser chacune d'elles. Wikipedia a une liste des techniques les plus courantes, mais je suis curieux de savoir s'il existe d'autres techniques …
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Justification empirique de la règle d'erreur standard unique lors de l'utilisation de la validation croisée
Existe-t-il des études empiriques justifiant l’utilisation de la règle de l’erreur standard unique en faveur de la parcimonie? Cela dépend évidemment du processus de génération des données, mais tout ce qui analyse un grand corpus de jeux de données serait une lecture très intéressante. La "règle d'erreur standard unique" est …
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Variance des estimations de validation croisée multipliées par sous la forme : quel est le rôle de la «stabilité»?
TL, DR: Il semble que, contrairement aux conseils répétés, la validation croisée "une fois (LOO-CV)" (laissez-passer une fois) - c’est-à-direun CVfois, avec(le nombre de plis) égal à(le d’observations d’entraînement) - fournit des estimations de l’erreur de généralisation qui sont la moindre variable pour tout, et non la plus variable, en …
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Analyse croisée des séries chronologiques
J'utilise le paquet caret dans R pour créer des modèles prédictifs de classification et de régression. Caret fournit une interface unifiée permettant de régler les hyper-paramètres de modèle par validation croisée ou initialisation. Par exemple, si vous construisez un modèle simple de classification 'voisins les plus proches', combien de voisins …
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Quand la validation croisée imbriquée est-elle vraiment nécessaire et peut-elle faire la différence?
Lorsque vous utilisez la validation croisée pour sélectionner des modèles (par exemple, un réglage hyperparamètre) et pour évaluer les performances du meilleur modèle, vous devez utiliser une validation croisée imbriquée . La boucle externe sert à évaluer les performances du modèle et la boucle interne à sélectionner le meilleur modèle. …
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PCA et train / test split
J'ai un jeu de données pour lequel j'ai plusieurs jeux d'étiquettes binaires. Pour chaque ensemble d'étiquettes, je forme un classificateur, en l'évaluant par validation croisée. Je souhaite réduire la dimensionnalité à l'aide de l'analyse en composantes principales (ACP). Ma question est: Est-il possible d'effectuer l'APC une fois pour l'ensemble de …
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Sélection de modèle et validation croisée: la bonne manière
CrossValidated contient de nombreuses discussions sur la sélection de modèles et la validation croisée. Voici quelques-uns: Validation croisée interne et externe et sélection du modèle La réponse de @ DikranMarsupial à la sélection des fonctionnalités et à la validation croisée Cependant, les réponses à ces discussions sont assez génériques et …
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