Tengo un pequeño conjunto de datos no balanceados (70 positivos, 30 negativos), y he estado jugando con la selección del modelo para los parámetros SVM usando BAC (precisión equilibrada) y AUC (área bajo la curva). Utilicé diferentes pesos de clase para el parámetro C en libSVM para compensar los...
Cuando utilizo modelos de regresión, me siento receloso de incumplir un supuesto de asociación lineal; en su lugar, me gusta explorar la forma funcional de las relaciones entre las variables dependientes y explicativas utilizando la regresión de suavizado no paramétrico (por ejemplo , modelos...
Actualmente estoy usando una parada temprana en mi trabajo para evitar un ajuste excesivo. Específicamente, los que se tomaron antes de parar pero ¿cuándo? . Ahora quiero comparar con otros algoritmos de clasificación donde parece que la validación cruzada 10 veces se usa ampliamente. Sin...
Realicé el lazo y luego dejé una validación cruzada cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) Cuando trazo cv me sale lo siguiente: También noté que obtengo 2 lambdas diferentes: lambda.minylambda.1se ¿Cuál es la diferencia entre estas lambdas? ¿Qué puedo entender de la gráfica anterior...
En general, si tenemos un gran conjunto de datos, podemos dividirlo en (1) capacitación, (2) validación y (3) prueba. Utilizamos la validación para identificar los mejores hiperparámetros en la validación cruzada (por ejemplo, C en SVM) y luego entrenamos el modelo usando los mejores...
Recientemente me he encontrado con varias fuentes "informales" que indican que, en algunas circunstancias, si usamos el AIC o el BIC para entrenar un modelo de serie temporal, no necesitamos dividir los datos en prueba y entrenamiento, podemos usar todos Los datos para el entrenamiento. (Las...