Preguntas etiquetadas con model-selection

La selección del modelo es un problema para juzgar qué modelo de algún conjunto funciona mejor. Los métodos populares incluyenR2, Criterios AIC y BIC, conjuntos de pruebas y validación cruzada. Hasta cierto punto, la selección de características es un subproblema de la selección del modelo.

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Calcular curva ROC para datos
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Calcular el mejor subconjunto de predictores para regresión lineal
Para la selección de predictores en regresión lineal multivariada con predictores adecuados, ¿qué métodos están disponibles para encontrar un subconjunto 'óptimo' de los predictores sin probar explícitamente todos los subconjuntos de ? En 'Análisis de supervivencia aplicada', Hosmer y Lemeshow hacen referencia al método de Kuk, pero no puedo encontrar …
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Elegir un modelo de regresión
¿Cómo puede uno objetivamente (leer "algorítmicamente") seleccionar un modelo apropiado para hacer una simple regresión lineal de mínimos cuadrados con dos variables? Por ejemplo, digamos que los datos parecen mostrar una tendencia cuadrática, y se genera una parábola que se ajusta bastante bien a los datos. ¿Cómo justificamos hacer de …
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¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …
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Tratar con un buen desempeño en los datos de capacitación y validación, pero muy mal desempeño en los datos de prueba
Tengo un problema de regresión con 5-6k variables. Divido mis datos en 3 conjuntos no superpuestos: capacitación, validación y pruebas. Entreno usando solo el conjunto de entrenamiento y genero muchos modelos de regresión lineal diferentes eligiendo un conjunto diferente de 200 variables para cada modelo (intento aproximadamente 100k de tales …
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