Jak różnią się różne metody walidacji krzyżowej pod względem wariancji modelu i stronniczości? Moje pytanie jest częściowo motywowane tym wątkiem: optymalna liczba fałdów w krzyżowej walidacji - fold: czy pominięcie CV zawsze jest najlepszym wyborem? KKKK. Odpowiedź sugeruje, że modele wyuczone z...
Pomijając rozważania dotyczące mocy obliczeniowej, czy istnieją jakiekolwiek powody, by sądzić, że zwiększenie liczby fałdów w walidacji krzyżowej prowadzi do lepszego wyboru / walidacji modelu (tj. Że im wyższa liczba fałdów, tym lepiej)? Mówiąc skrajnie, czy wykluczająca się krzyżowa walidacja...
Czytam rozdział dotyczący kompromisu wariancji odchylenia w elementach statystycznego uczenia się i mam wątpliwości co do wzoru na stronie 29. Niech dane pochodzą z modelu takiego, że gdzie jest losowy liczba o oczekiwanej wartości i wariancja . Niech oczekiwana wartość błędu modelu wynosi gdzie...
Próbuję zrozumieć kompromis wariancji odchylenia, związek między odchyleniem estymatora a odchyleniem modelu oraz związek między wariancją estymatora a wariancją modelu. Doszedłem do tych wniosków: Mamy tendencję do przewyższania danych, gdy zaniedbujemy odchylenie estymatora, to znaczy, gdy...
Czytam o najlepszym wyborze podzbiorów w książce Elementy statystycznego uczenia się. Jeśli mam 3 predyktory , tworzę podzbiorów:2 3 = 8x1, x2), x3)x1,x2,x3x_1,x_2,x_32)3)= 823=82^3=8 Podzbiór bez predyktorów podzbiór z predyktoremx1x1x_1 podzbiór z predyktoremx2)x2x_2 podzbiór z...
W „Elementach uczenia statystycznego” wyrażenie dekompozycji wariancji odchylenia modelu liniowego podano jako gdzie jest rzeczywistą funkcją docelową, to wariancja błędu losowego w
Chciałbym sklasyfikować punkty danych jako wymagające bardziej złożonego modelu lub niepotrzebujące bardziej złożonego modelu. Moje obecne myślenie polega na dopasowaniu wszystkich danych do prostego modelu liniowego i obserwacji wielkości reszt, aby dokonać tej klasyfikacji. Następnie przeczytałem...