Domande taggate «cross-validation»

Ritenuta ripetuta di sottoinsiemi di dati durante l'adattamento del modello al fine di quantificare le prestazioni del modello sui sottoinsiemi di dati trattenuti.

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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Croce convalida regressione lazo in R
La funzione R cv.glm (libreria: avvio) calcola l'errore di stima della convalida incrociata K stimato per i modelli lineari generalizzati e restituisce delta. Ha senso usare questa funzione per una regressione del lazo (libreria: glmnet) e, in tal caso, come può essere eseguita? La libreria glmnet usa una validazione incrociata …
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Convalida incrociata nidificata: in cosa differisce dalla selezione del modello tramite CV di Kfold sul set di addestramento?
Vedo spesso persone che parlano della convalida incrociata 5x2 come un caso speciale di convalida incrociata nidificata . Suppongo che il primo numero (qui: 5) si riferisca al numero di pieghe nell'anello interno e il secondo numero (qui: 2) si riferisca al numero di pieghe nell'anello esterno? Quindi, in che …
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Implementazione della validazione incrociata nidificata
Sto cercando di capire se la mia comprensione della convalida incrociata nidificata è corretta, quindi ho scritto questo esempio di giocattolo per vedere se ho ragione: import operator import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import ensemble from sklearn.datasets import load_boston # set random state state = …
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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Convalida incrociata GAM per testare l'errore di previsione
Le mie domande riguardano i GAM nel pacchetto mgcv R. A causa delle dimensioni ridotte del campione, desidero determinare l'errore di previsione utilizzando la convalida incrociata senza esclusione di dati. È ragionevole? Esiste un pacchetto o un codice come posso farlo? La errorest()funzione nel pacchetto ipred non funziona. Un semplice …
10 r  cross-validation  gam  mgcv 
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Calcolo degli intervalli di previsione quando si utilizza la convalida incrociata
Le stime di deviazione standard sono calcolate tramite: sN=1N∑Ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−√.sN=1N∑i=1N(xi−x¯)2. s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) per la precisione delle previsioni campionata da 10 volte la convalida incrociata? Sono preoccupato che l'accuratezza della previsione calcolata tra ciascuna piega dipenda dalla sostanziale sovrapposizione tra le serie di allenamento …
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Come simulare i risultati multivariati in R?
Nella maggior parte dei casi, trattiamo solo una variabile risultato / risposta come . Tuttavia, in alcuni scenari, in particolare nei dati clinici, le variabili di risultato possono essere ad alta dimensione / multivariate. Come , dove contiene , e e questi risultati sono tutti correlati. Se rappresenta il trattamento …
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Perché vengono divulgate informazioni sui dati di convalida se durante la regolazione degli iperparametri valuto le prestazioni del modello sui dati di convalida?
Nel Deep Learning di Poison di François Chollet si dice: Di conseguenza, l'ottimizzazione della configurazione del modello in base alle prestazioni sul set di convalida può comportare rapidamente un overfitting al set di convalida, anche se il modello non viene mai addestrato direttamente su di esso. Al centro di questo …
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