Metode pengambilan sampel caret

20

Saya menggunakan perpustakaan caretdi R untuk menguji berbagai prosedur pemodelan.

The trainControlobjek memungkinkan seseorang untuk menentukan metode re-sampel. Metode dijelaskan dalam dokumentasi bagian 2.3 dan meliputi: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvdan oob. Meskipun beberapa di antaranya mudah disimpulkan, tidak semua metode ini didefinisikan dengan jelas.

Apa prosedur yang sesuai dengan metode resampling ini?

r resampling caret

— Ram Ahluwalia
sumber

tautan dokumentasi rusak. Gunakan ini sebagai gantinya.

— vikas

20

Ok, ini saya coba:

boot - bootstrap
boot632 - 0,632 bootstrap
cv - cross-validation, mungkin ini mengacu pada K-fold cross-validation .
LOOCV - validasi silang leave-one-out, juga dikenal sebagai jacknife.
LGOCV - validasi silang keluar-grup-keluar, varian LOOCV untuk data hierarkis.
repeatcv - mungkin validasi sub-sampling acak yang diulang , yaitu pembagian untuk melatih dan menguji data dilakukan secara acak.
oob - mengacu pada estimasi out-of-bag yang diajukan oleh Breiman , yang selanjutnya terkait dengan agregasi bootstrap . (File dalam tautan bukan file ps, tetapi file ps.Z, ganti nama lalu coba buka.)

— mpiktas
sumber

1

Saya percaya bahwa LGOCV adalah pemisahan acak antara set pelatihan dan set validasi, diulangi sebanyak n kali. Jadi, alih-alih kasus biasa membagi data antara kereta dan penunda (membangun model di kereta dan memvalidasi saat penahanan) satu kali, proses ini diulang berkali-kali.

— B_Miner

3

Saya juga percaya bahwa repeatCV adalah validasi k-fold cross, dilakukan beberapa kali.

— B_Miner

Sulit dipercaya ini tidak didokumentasikan di suatu tempat.

— andrew

4

The repeatedcvdiulang 10 kali lipat cross-validasi pasti, menurut presentasi Max Kuhn. Skema resampling default adalah bootstrap.

File yang bagus yang dapat Anda lihat tentang metode resampling adalah Pemodelan Prediktif dengan R dan Paket caret ( pdf ). Max mempresentasikan ini di "useR! 2013".

— tigergopro
sumber