Pertanyaan yang diberi tag ?validation?

Proses menilai apakah hasil analisis cenderung bertahan di luar pengaturan penelitian asli. JANGAN gunakan tag ini untuk membahas 'validitas' pengukuran atau instrumen (seperti mengukur apa yang dimaksudkan), gunakan tag [validitas].

11
Apa perbedaan antara set tes dan set validasi?
Saya menemukan ini membingungkan ketika saya menggunakan toolbox jaringan saraf di Matlab. Ini membagi set data mentah menjadi tiga bagian: perlengkapan latihan set validasi set tes Saya perhatikan dalam banyak pelatihan atau algoritma pembelajaran, data sering dibagi menjadi 2 bagian, set pelatihan dan set tes. Pertanyaan saya adalah: apa perbedaan …

10
Validasi hold-out vs validasi silang
Bagi saya, tampaknya validasi tahan tidak berguna. Yaitu, memisahkan dataset asli menjadi dua bagian (pelatihan dan pengujian) dan menggunakan skor pengujian sebagai ukuran generalisasi, agak tidak berguna. K-fold cross-validation tampaknya memberikan perkiraan yang lebih baik dari generalisasi (karena melatih dan menguji pada setiap titik). Jadi, mengapa kita menggunakan validasi hold-out …


3
Bagaimana cara memilih metode pengelompokan? Bagaimana memvalidasi solusi cluster (untuk menjamin pilihan metode)?
Salah satu masalah terbesar dengan analisis kluster adalah bahwa kita mungkin harus mendapatkan kesimpulan yang berbeda ketika mendasarkan pada metode pengelompokan yang berbeda yang digunakan (termasuk metode keterkaitan yang berbeda dalam pengelompokan hierarkis). Saya ingin tahu pendapat Anda tentang ini - metode mana yang akan Anda pilih, dan bagaimana caranya. …



4
Sebagai peninjau, dapatkah saya membenarkan meminta data dan kode tersedia meskipun jurnal tidak?
Karena sains harus dapat direproduksi, menurut definisi, ada peningkatan pengakuan bahwa data dan kode merupakan komponen penting dari reproduktifitas, seperti yang dibahas oleh Yale Roundtable untuk data dan pembagian kode . Dalam meninjau naskah untuk jurnal yang tidak memerlukan berbagi data dan kode, dapatkah saya meminta agar data dan kode …



2
Bayesian berpikir tentang overfitting
Saya telah mencurahkan banyak waktu untuk pengembangan metode dan perangkat lunak untuk memvalidasi model prediktif dalam domain statistik frequentist tradisional. Dalam menerapkan lebih banyak gagasan Bayes ke dalam praktik dan pengajaran, saya melihat beberapa perbedaan utama yang harus dianut. Pertama, pemodelan prediktif Bayesian meminta analis untuk berpikir keras tentang distribusi …



1
Apa intuisi di balik sampel yang dapat ditukar di bawah hipotesis nol?
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …
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 

2
Apa prosedur untuk "validasi bootstrap" (alias "resampling cross-validation")?
"Bootstrap validation" / "resampling cross-validation" adalah hal baru bagi saya, tetapi telah dibahas oleh jawaban untuk pertanyaan ini . Saya mengumpulkannya melibatkan 2 jenis data: data nyata dan data simulasi, di mana satu set data simulasi yang dihasilkan dihasilkan dari data nyata dengan resampling-dengan-penggantian sampai data simulasi memiliki ukuran yang …

2
Scikit cara yang benar untuk mengkalibrasi pengklasifikasi dengan CalibratedClassifierCV
Scikit memiliki CalibratedClassifierCV , yang memungkinkan kita untuk mengkalibrasi model kita pada pasangan X, y tertentu. Ini juga menyatakan dengan jelas itudata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Jika mereka harus dipisahkan, apakah sah untuk melatih pengklasifikasi dengan yang berikut? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) …

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.
Judi bola <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>|