treinamento (ou estimativa) de modelos estatísticos ou algoritmos.
Ao treinar uma rede neural, que diferença faz para definir: tamanho do lote para e o número de iterações paraumaumaabbb vs. tamanho do lote em número de iterações emcccddd onde ?a b = c dumab=cd ab = cd Em outras palavras, assumindo que treinamos a rede neural com a mesma quantidade de...
Gostaria de saber se existem / algumas vantagens em usar amostragem estratificada em vez de aleatória, ao dividir o conjunto de dados original em conjunto de treinamento e teste para classificação. Além disso, a amostragem estratificada introduz mais viés no classificador do que a amostragem...
Eu tenho um conjunto de dados com N ~ 5000 e faltando cerca de 1/2 em pelo menos uma variável importante. O principal método analítico serão os riscos proporcionais de Cox. Eu pretendo usar várias imputações. Também estarei me dividindo em um trem e um conjunto de testes. Devo dividir os dados e...
Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Estive navegando em vários tópicos aqui, mas não acho que minha pergunta exata seja respondida. Eu tenho um conjunto de dados de ~ 50.000 alunos e seu tempo para desistir. Vou realizar uma regressão proporcional a riscos com um grande número de covariáveis em potencial. Também farei regressão...
Estou um pouco confuso: como os resultados de um modelo treinado via sinal de intercalação diferem do modelo na embalagem original? Eu li se o pré-processamento é necessário antes da previsão usando o FinalModel do RandomForest com pacote de interpolação? mas eu não uso nenhum pré-processamento...
O Scikit possui o CalibratedClassifierCV , que permite calibrar nossos modelos em um par X, y específico. Também afirma claramente quedata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Se eles devem ser desarticulados, é legítimo treinar o classificador com o seguinte?...
Criei essa curva de aprendizado e quero saber se meu modelo SVM sofre de viés ou variação? Como posso concluir isso a partir deste
Eu fiz um curso de ML anteriormente, mas agora que estou trabalhando com projetos relacionados ao ML no meu trabalho, estou lutando bastante para realmente aplicá-lo. Tenho certeza de que o que estou fazendo já foi pesquisado / tratado antes, mas não consigo encontrar tópicos específicos. Todos os...
Basicamente, existem duas maneiras comuns de aprender com grandes conjuntos de dados (quando você se depara com restrições de tempo / espaço): Trapaça :) - use apenas um subconjunto "gerenciável" para treinamento. A perda de precisão pode ser insignificante por causa da lei dos retornos...
Temos um pequeno conjunto de dados (cerca de 250 amostras * 100 recursos) no qual queremos criar um classificador binário após selecionar o melhor subconjunto de recursos. Digamos que particionemos os dados em: Treinamento, Validação e Teste Para a seleção de recursos, aplicamos um modelo de...
Eu li várias postagens sobre o pacote de sinal de intercalação e estou especificamente interessado na função de trem . No entanto, não tenho certeza se entendi corretamente como a função do trem funciona. Para ilustrar meus pensamentos atuais, compus um exemplo rápido. Primeiro, um especifica...
Recentemente, encontrei várias fontes "informais" que indicam que, em algumas circunstâncias, se usarmos o AIC ou o BIC para treinar um modelo de série temporal, não precisaremos dividir os dados em teste e treinamento - podemos usar todos os dados para treinamento. (As fontes incluem, entre...
estou participando de um desafio no qual criei um modelo que executa 70% de AUC no conjunto de trens e 70% de AUC no conjunto de testes de espera. O outro participante criou um modelo que executa 96% de AUC no conjunto de trens e 76% de AUC no conjunto de testes de espera. Na minha opinião, meu...