entrenamiento (o estimación) de modelos o algoritmos estadísticos.
Al entrenar una red neuronal, qué diferencia hace establecer: tamaño del lote a y el número de iteraciones para bunaaasibb vs. tamaño de lote a y número de iteraciones a dCccredd donde ?a b = c dab=cd ab = cd Para decirlo de otra manera, suponiendo que entrenemos la red neuronal con la misma...
Me gustaría saber si existen algunas / algunas ventajas de usar el muestreo estratificado en lugar del muestreo aleatorio, al dividir el conjunto de datos original en un conjunto de entrenamiento y prueba para la clasificación. Además, ¿el muestreo estratificado introduce más sesgos en el...
Tengo un conjunto de datos con N ~ 5000 y falta aproximadamente 1/2 en al menos una variable importante. El principal método analítico será el riesgo proporcional de Cox. Planeo usar la imputación múltiple. También me dividiré en un tren y un set de prueba. ¿Debo dividir los datos y luego...
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
He estado buscando varios hilos aquí, pero no creo que mi pregunta exacta sea respondida. Tengo un conjunto de datos de ~ 50,000 estudiantes y su tiempo de deserción. Voy a realizar una regresión de riesgos proporcionales con una gran cantidad de posibles covariables. También voy a hacer una...
Estoy un poco confundido: ¿cómo pueden los resultados de un modelo entrenado a través de caret diferir del modelo en el paquete original? Yo leo si se necesita un procesamiento previo antes de la predicción usando FinalModel de RandomForest con el paquete caret? pero no uso ningún preprocesamiento...
Scikit tiene CalibratedClassifierCV , que nos permite calibrar nuestros modelos en un par X, y particular. También establece claramente quedata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Si deben ser disjuntos, ¿es legítimo entrenar al clasificador con lo siguiente?...
Creé esta curva de aprendizaje y quiero saber si mi modelo SVM sufre sesgos o variaciones. ¿Cómo puedo concluir eso de este
He tomado un curso de ML anteriormente, pero ahora que estoy trabajando con proyectos relacionados con ML en mi trabajo, estoy luchando bastante para aplicarlo. Estoy seguro de que lo que estoy haciendo ha sido investigado / tratado anteriormente, pero no puedo encontrar temas específicos. Todos...
Básicamente, hay dos formas comunes de aprender contra grandes conjuntos de datos (cuando te enfrentas a restricciones de tiempo / espacio): Hacer trampa :): use solo un subconjunto "manejable" para el entrenamiento. La pérdida de precisión puede ser insignificante debido a la ley de rendimientos...
Tenemos un pequeño conjunto de datos (alrededor de 250 muestras * 100 características) en el que queremos construir un clasificador binario después de seleccionar el mejor subconjunto de características. Digamos que dividimos los datos en: Entrenamiento, Validación y Pruebas Para la selección de...
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...