Domande taggate «aic»

AIC sta per Akaike Information Criterion, che è una tecnica utilizzata per selezionare il modello migliore da una classe di modelli usando una probabilità penalizzata. Un AIC più piccolo implica un modello migliore.

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REML vs ML stepAIC
Mi sento sopraffatto dopo aver tentato di approfondire la letteratura su come eseguire la mia analisi di modelli misti seguendola con l'utilizzo di AIC per selezionare il modello oi modelli migliori. Non credo che i miei dati siano così complicati, ma sto cercando conferma che ciò che ho fatto sia …
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Quale modello di apprendimento profondo può classificare categorie che non si escludono a vicenda
Esempi: ho una frase nella descrizione del lavoro: "Ingegnere senior Java nel Regno Unito". Voglio usare un modello di apprendimento profondo per prevederlo in 2 categorie: English e IT jobs. Se uso il modello di classificazione tradizionale, posso solo prevedere 1 etichetta con la softmaxfunzione all'ultimo livello. Quindi, posso usare …
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Perché il criterio informativo (non aggiustato
Nei modelli di serie storiche, come ARMA-GARCH, per selezionare il ritardo o l'ordine appropriato del modello vengono utilizzati diversi criteri di informazione, come AIC, BIC, SIC ecc. La mia domanda è molto semplice, perché non usiamo l' modificato R2R2R^2per scegliere il modello appropriato? Possiamo selezionare il modello che porta a …
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Interpretazione del valore AIC
I valori tipici di AIC che ho visto per i modelli logistici sono in migliaia, almeno in centinaia. ad es. su http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ l'AIC è 727.39 Mentre si dice sempre che l'AIC dovrebbe essere usato solo per confrontare i modelli, ho voluto capire cosa significa un determinato valore AIC. Secondo la …
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Calcola la curva ROC per i dati
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
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