Pertanyaan yang diberi tag «cross-validation»

Mengacu pada prosedur umum yang mencoba menentukan generalisasi hasil statistik. Validasi silang sering muncul dalam konteks menilai bagaimana kecocokan model tertentu memprediksi pengamatan di masa depan. Metode untuk validasi silang biasanya melibatkan pemotongan subset acak dari data selama pemasangan model dan mengukur seberapa akurat data yang ditahan diprediksi dan mengulangi proses ini untuk mendapatkan ukuran akurasi prediksi.

1
Mengapa xgboost jauh lebih cepat daripada sklearn GradientBoostingClassifier?
Saya mencoba untuk melatih model peningkatan gradien lebih dari 50k contoh dengan 100 fitur numerik. XGBClassifiermenangani 500 pohon dalam waktu 43 detik pada mesin saya, sementara GradientBoostingClassifierhanya menangani 10 pohon (!) dalam 1 menit dan 2 detik :( Saya tidak repot-repot mencoba menumbuhkan 500 pohon karena akan memakan waktu berjam-jam. …
29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 
2
Bagaimana cara menggunakan output dari GridSearch?
Saat ini saya sedang bekerja dengan Python dan Scikit belajar untuk keperluan klasifikasi, dan melakukan beberapa pembacaan di sekitar GridSearch. Saya pikir ini adalah cara yang bagus untuk mengoptimalkan parameter estimator saya untuk mendapatkan hasil terbaik. Metodologi saya adalah ini: Bagi data saya menjadi pelatihan / tes. Gunakan GridSearch dengan …
4
Apa perbedaan antara bootstrap dan validasi silang?
Saya dulu menerapkan validasi silang K-fold untuk evaluasi yang kuat dari model pembelajaran mesin saya. Tapi saya sadar akan keberadaan metode bootstrap untuk tujuan ini juga. Namun, saya tidak dapat melihat perbedaan utama di antara mereka dalam hal estimasi kinerja. Sejauh yang saya lihat, bootstrap juga menghasilkan sejumlah himpunan bagian …
1
Bagaimana cara parameter validation_split fungsi Keras 'berfungsi?
Pemecahan validasi dalam fungsi model Keras Sequential didokumentasikan sebagai berikut di https://keras.io/models/ berikutnyaential / : validation_split: Mengambang antara 0 dan 1. Fraksi data pelatihan yang akan digunakan sebagai data validasi. Model akan memisahkan sebagian kecil dari data pelatihan ini, tidak akan melatihnya, dan akan mengevaluasi kerugian dan metrik model apa …
2
Mengapa menggunakan set validasi dan set tes?
Pertimbangkan jaringan saraf: Untuk set data tertentu, kami membaginya ke dalam pelatihan, validasi, dan set tes. Misalkan kita melakukannya dalam rasio klasik 60:20:20, maka kita mencegah overfitting dengan memvalidasi jaringan dengan memeriksa pada set validasi. Lalu apa perlunya mengujinya pada set tes untuk memeriksa kinerjanya? Tidakkah kesalahan pada set tes …
5
membuat peta panas seaborn lebih besar
Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk mencetak keseluruhan dfterlepas dari ukurannya atau …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
1
Berapa banyak sel LSTM yang harus saya gunakan?
Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang ditentukan oleh: t - number of time steps n - length …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
4
Overfitting / Underfitting dengan ukuran data set
Dalam grafik di bawah ini, x-axis => Ukuran set data y-axis => Skor validasi silang Garis merah untuk Data Pelatihan Garis hijau untuk Pengujian Data Dalam tutorial yang saya maksudkan, penulis mengatakan bahwa titik di mana garis merah dan garis hijau tumpang tindih, Mengumpulkan lebih banyak data tidak mungkin meningkatkan …
2
Validasi silang: K-fold vs Sub-sampling acak berulang
Saya ingin tahu jenis model cross-validasi mana yang akan dipilih untuk masalah klasifikasi: K-fold atau sub-sampling acak (bootstrap sampling)? Tebakan terbaik saya adalah menggunakan 2/3 dari kumpulan data (yaitu ~ 1000 item) untuk pelatihan dan 1/3 untuk validasi. Dalam hal ini K-fold hanya memberikan tiga iterasi (lipatan), yang tidak cukup …
3
Hubungan antara belit dalam matematika dan CNN
Saya sudah membaca penjelasan konvolusi dan memahaminya sampai batas tertentu. Adakah yang bisa membantu saya memahami bagaimana operasi ini berhubungan dengan konvolusi dalam Jaring Saraf Konvolusional? Apakah fungsi seperti filter gyang menerapkan bobot?
10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 
3
Bagaimana cara melakukan batch product dalam Tensorflow?
Saya memiliki dua tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Saya ingin melakukan produk dalam untuk setiap pasangan dalam batch, menghasilkan c:[batch_size, 1], di mana c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Bagaimana?
10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 
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.