Perguntas com a marcação «model-selection»

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Alguma “regra de ouro” no número de recursos versus número de instâncias? (pequenos conjuntos de dados)

Pergunto-me, se há alguma heurística no número de características versus número de observações. Obviamente, se um número de recursos for igual ao número de observações, o modelo será super ajustado. Usando métodos esparsos (LASSO, rede elástica), podemos remover vários recursos para reduzir o...

feature-selection model-selection

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Quantas células LSTM devo usar?

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of...

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Como os cientistas apresentam os parâmetros e a topologia corretos do Modelo Hidden Markov para usar?

Entendo como um Modelo Markov Oculto é usado em sequências genômicas, como encontrar um gene. Mas não entendo como chegar a um determinado modelo de Markov. Quero dizer, quantos estados o modelo deve ter? Quantas transições possíveis? O modelo deve ter um loop? Como eles saberiam que seu modelo é...

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Como comparar o desempenho dos métodos de seleção de recursos?

Existem várias abordagens de seleção de características / seleção de variáveis (ver, por exemplo, Guyon & Elisseeff, 2003 ; Liu et al., 2010 ): métodos de filtro (por exemplo, baseado em correlação, entropia e importância aleatória da floresta), métodos de invólucro (por exemplo, pesquisa...

feature-selection performance model-selection

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Relação entre convolução em matemática e CNN

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica

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Validação cruzada aninhada e seleção do melhor modelo de regressão - este é o processo SKLearn correto?

Se eu entendi direito, o CV aninhado pode me ajudar a avaliar qual modelo e processo de ajuste de hiperparâmetro é melhor. O loop interno ( GridSearchCV) encontra os melhores hiperparâmetros e o loop externo ( cross_val_score) avalia o algoritmo de ajuste do hiperparâmetro. Em seguida, escolho qual...

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Modelos de Machine Learning no ambiente de produção

Digamos que um modelo foi treinado na data usando os dados disponíveis, divididos em treinamento e teste, ou seja, , . Esse modelo é implantado na produção e faz previsões sobre os novos dados recebidos. Alguns dias passam e há um monte de dados rotulados que são coletados entre e dias, vamos...

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Como você descreveria a troca entre a interpretabilidade do modelo e o poder de previsão do modelo em termos leigos?

Eu sei que depende dos dados e da pergunta, mas imagine um cenário em que, para um determinado conjunto de dados, você poderia optar por um modelo não linear bastante complexo (difícil de interpretar), fornecendo um melhor poder de previsão, talvez porque o modelo pode ver as não linearidades...

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