Domande taggate «validation»

Il processo di valutazione se è probabile che i risultati di un'analisi rimangano al di fuori dell'impostazione di ricerca originale. NON utilizzare questo tag per discutere della "validità" di una misura o di uno strumento (ad esempio se misura ciò a cui si riferisce), utilizzare invece il tag [validità].

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Come selezionare un metodo di clustering? Come convalidare una soluzione di cluster (per giustificare la scelta del metodo)?
Uno dei maggiori problemi con l'analisi dei cluster è che potrebbe capitare di dover trarre conclusioni diverse quando si basano su diversi metodi di clustering utilizzati (inclusi diversi metodi di collegamento nel clustering gerarchico). Mi piacerebbe conoscere la tua opinione su questo - quale metodo sceglierai e come. Si potrebbe …
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Il modello finale (pronto per la produzione) deve essere addestrato sui dati completi o solo sul set di addestramento?
Supponiamo di aver addestrato diversi modelli sul set di allenamento, scegline uno migliore utilizzando il set di convalida incrociata e misurato le prestazioni sul set di test. Quindi ora ho un ultimo modello migliore. Devo riqualificarli su tutti i dati disponibili o sulla soluzione di spedizione addestrati solo sul set …
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Come revisore, posso giustificare che la richiesta di dati e codice sia resa disponibile anche se il diario non lo fa?
Poiché la scienza deve essere riproducibile, per definizione, vi è un crescente riconoscimento del fatto che dati e codice sono una componente essenziale della riproducibilità, come discusso dalla tavola rotonda di Yale per la condivisione di dati e codice . Nel riesaminare un manoscritto per un giornale che non richiede …
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Bayesiano pensa al sovradimensionamento
Ho dedicato molto tempo allo sviluppo di metodi e software per la validazione di modelli predittivi nel tradizionale dominio statistico frequentista. Nel mettere in pratica più idee bayesiane e nell'insegnamento vedo alcune differenze chiave da abbracciare. In primo luogo, la modellazione predittiva bayesiana chiede all'analista di riflettere attentamente sulle distribuzioni …
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Posso usare un piccolo set di convalida?
Comprendo il ragionamento alla base della suddivisione dei dati in un set di test e un set di convalida. Comprendo anche che la dimensione della divisione dipenderà dalla situazione, ma generalmente varierà dal 50/50 al 90/10. Ho creato un RNN per correggere l'ortografia e iniziare con un set di dati …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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logloss vs gini / auc
Ho addestrato due modelli (classificatori binari usando h2o AutoML) e voglio selezionarne uno da usare. Ho i seguenti risultati: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 le colonne auce loglosssono le metriche di convalida incrociata (la …
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