Statistiche e Big Data model-selection

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Valori negativi per AICc (corretto criterio di informazione Akaike)

Ho calcolato AIC e AICc per confrontare due modelli misti lineari generali; Gli AIC sono positivi con il modello 1 con un AIC inferiore rispetto al modello 2. Tuttavia, i valori per AICc sono entrambi negativi (il modello 1 è ancora <modello 2). È valido utilizzare e confrontare valori AICc …

39 mixed-model model-selection aic

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Giustificazione empirica dell'unica regola di errore standard quando si utilizza la convalida incrociata

Esistono studi empirici che giustificano l'uso dell'unica regola di errore standard a favore della parsimonia? Ovviamente dipende dal processo di generazione dei dati, ma tutto ciò che analizza un ampio corpus di set di dati sarebbe una lettura molto interessante. La "regola dell'errore standard" viene applicata quando si selezionano i …

39 cross-validation model-selection regularization

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Quando è davvero necessaria la validazione incrociata nidificata e può fare la differenza pratica?

Quando si utilizza la convalida incrociata per effettuare la selezione del modello (come ad esempio la regolazione dell'iperparametro) e per valutare le prestazioni del modello migliore, è necessario utilizzare la convalida incrociata nidificata . L'anello esterno serve per valutare le prestazioni del modello e l'anello interno deve selezionare il modello …

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Scelta delle variabili da includere in un modello di regressione lineare multipla

Attualmente sto lavorando per costruire un modello usando una regressione lineare multipla. Dopo aver armeggiato con il mio modello, non sono sicuro di come determinare meglio quali variabili conservare e quali rimuovere. Il mio modello è iniziato con 10 predittori per il DV. Quando si utilizzano tutti e 10 i …

35 regression multiple-regression feature-selection modeling model-selection

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Cosa significa il punteggio Akaike Information Criterion (AIC) di un modello?

Ho visto alcune domande qui su cosa significhi in termini profani, ma questi sono troppo profani per il mio scopo qui. Sto cercando di capire matematicamente cosa significa il punteggio AIC. Ma allo stesso tempo, non voglio una prova del rigore che non mi farebbe vedere i punti più importanti. …

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Selezione del modello e convalida incrociata: la strada giusta

Esistono numerosi thread in CrossValidated sull'argomento di selezione del modello e convalida incrociata. Eccone alcuni: Convalida incrociata interna vs esterna e selezione del modello La risposta principale di DikranMarsupial alla selezione e alla convalida incrociata delle funzioni Tuttavia, le risposte a questi thread sono abbastanza generiche e evidenziano principalmente i …

34 cross-validation model-selection

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In che modo la convalida incrociata può superare il problema di overfitting?

Perché una procedura di convalida incrociata risolve il problema del sovradimensionamento di un modello?

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Data mining: come devo fare per trovare il modulo funzionale?

Sono curioso di sapere procedure ripetibili che possono essere utilizzati per scoprire la forma funzionale della funzione y = f(A, B, C) + error_termin cui il mio unico input è un insieme di osservazioni ( y, A, Be C). Si noti che la forma funzionale di fè sconosciuta. Considera il …

34 regression machine-learning algorithms model-selection data-mining

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Cosa sono i controlli predittivi posteriori e cosa li rende utili?

Capisco qual è la distribuzione predittiva posteriore e ho letto dei controlli predittivi posteriori , anche se non mi è ancora chiaro cosa faccia. Che cos'è esattamente il controllo predittivo posteriore? Perché alcuni autori affermano che eseguire controlli predittivi posteriori sta "utilizzando i dati due volte" e non dovrebbero essere …

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Linee guida AIC nella selezione del modello

Di solito uso il BIC perché intendo che apprezza la parsimonia più fortemente di quanto non faccia l'AIC. Tuttavia, ho deciso di utilizzare un approccio più completo ora e vorrei usare anche AIC. So che Raftery (1995) ha presentato buone linee guida per le differenze BIC: 0-2 è debole, 2-4 …

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La parsimonia dovrebbe davvero essere ancora il gold standard?

Solo un pensiero: I modelli parsimoniosi sono sempre stati il punto di partenza predefinito nella selezione dei modelli, ma in che misura questo approccio è obsoleto? Sono curioso di sapere quanto la nostra tendenza alla parsimonia sia una reliquia di un tempo di regole abaci e slide (o, più seriamente, …

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Uso improprio di convalida incrociata (segnalazione delle prestazioni per il miglior valore di iperparametro)

Di recente mi sono imbattuto in un documento che propone di utilizzare un classificatore k-NN su un set di dati specifico. Gli autori hanno utilizzato tutti i campioni di dati disponibili per eseguire la convalida incrociata k-fold per diversi valori k e riportare i risultati della convalida incrociata della migliore …

31 cross-validation references model-selection model-evaluation

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È possibile calcolare AIC e BIC per i modelli di regressione del lazo?

È possibile calcolare i valori AIC o BIC per i modelli di regressione del lazo e altri modelli regolarizzati in cui i parametri entrano solo parzialmente nell'equazione. Come si determinano i gradi di libertà? Sto usando R per adattare i modelli di regressione del lazo con la glmnet()funzione del glmnetpacchetto …

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se ridimensionare indicatore / binario / predittori fittizi per LASSO

Per LASSO (e altre procedure di selezione dei modelli) è fondamentale ridimensionare i predittori. La raccomandazione generale che seguo è semplicemente quella di utilizzare una media di 0, 1 normalizzazione di deviazione standard per variabili continue. Ma cosa c'è da fare con i manichini? Ad esempio alcuni esempi applicati della …

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Scegliere il modello migliore tra diversi modelli "migliori"

Come si sceglie un modello tra diversi modelli scelti con metodi diversi (ad es. Selezione indietro o avanti)? Inoltre, cos'è un modello parsimonioso?

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