Perguntas com a marcação «model-selection»

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Os padrões residuais autocorrelacionados permanecem mesmo em modelos com estruturas de correlação apropriadas, e como selecionar os melhores modelos?

Contexto Esta pergunta usa R, mas trata de questões estatísticas gerais. Estou analisando os efeitos dos fatores de mortalidade (% de mortalidade por doenças e parasitismo) na taxa de crescimento populacional da mariposa ao longo do tempo, onde populações de larvas foram amostradas de 12 locais...

model-selection autocorrelation residuals panel-data spatio-temporal
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Qual método de comparação múltipla usar para um modelo mais antigo: lsmeans ou glht?

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em...

r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology
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Seleção de penalidade ideal para o laço

Existem resultados analíticos ou artigos experimentais sobre a escolha ideal do coeficiente do termo de penalidade . Por ótimo , quero dizer um parâmetro que maximiza a probabilidade de selecionar o melhor modelo ou que minimiza a perda esperada. Estou perguntando porque muitas vezes é impraticável...

model-selection lasso shrinkage
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Escolhendo o K ideal para KNN

Realizei um CV 5 vezes para selecionar o K ideal para o KNN. E parece que quanto maior o K fica, menor o erro ... Desculpe por não ter uma lenda, mas as cores diferentes representam tentativas diferentes. Existem 5 no total e parece que há pouca variação entre eles. O erro sempre parece diminuir...

model-selection k-nearest-neighbour
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logloss vs gini / auc

Treinei dois modelos (classificadores binários usando o h2o AutoML) e quero selecionar um para usar. Eu tenho os seguintes resultados: 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...

model-selection validation auc gini log-loss