Preguntas etiquetadas con model-selection

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¿Alguna "regla de oro" sobre el número de características versus el número de instancias? (pequeños conjuntos de datos)
Me pregunto si hay alguna heurística en el número de características versus el número de observaciones. Obviamente, si un número de características es igual al número de observaciones, el modelo se sobreajustará. Mediante el uso de métodos dispersos (LASSO, red elástica) podemos eliminar varias características para reducir el modelo. Mi …

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¿Cuántas celdas LSTM debo usar?
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …
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¿Cómo se les ocurre a los científicos los parámetros y la topología correctos del Modelo oculto de Markov para usar?
Entiendo cómo se usa un modelo oculto de Markov en secuencias genómicas, como la búsqueda de un gen. Pero no entiendo cómo llegar a un modelo particular de Markov. Quiero decir, ¿cuántos estados debe tener el modelo? ¿Cuántas transiciones posibles? ¿Debería el modelo tener un bucle? ¿Cómo sabrían que su …

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Relación entre convolución en matemáticas y CNN
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?
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Validación cruzada anidada y selección del mejor modelo de regresión: ¿es este el proceso SKLearn correcto?
Si entiendo correctamente, el CV anidado puede ayudarme a evaluar qué modelo y proceso de ajuste de hiperparámetro es mejor. El bucle interno ( GridSearchCV) encuentra los mejores hiperparámetros, y el bucle externo ( cross_val_score) evalúa el algoritmo de ajuste del hiperparámetro. Luego elijo qué combo de ajuste / modelo …
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