Estadísticas y Big Data model-selection

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Justificación empírica de la regla de error estándar cuando se utiliza la validación cruzada

¿Existen estudios empíricos que justifiquen el uso de la única regla de error estándar a favor de la parsimonia? Obviamente, depende del proceso de generación de datos de los datos, pero cualquier cosa que analice un gran conjunto de conjuntos de datos sería una lectura muy interesante. La "regla de …

39 cross-validation model-selection regularization

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Valores negativos para AICc (Criterio de información de Akaike corregido)

He calculado AIC y AICc para comparar dos modelos lineales mixtos generales; Los AIC son positivos con el modelo 1 que tiene un AIC más bajo que el modelo 2. Sin embargo, los valores para AICc son negativos (el modelo 1 sigue siendo <modelo 2). ¿Es válido usar y comparar …

39 mixed-model model-selection aic

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¿Cuándo se necesita realmente la validación cruzada anidada y puede hacer una diferencia práctica?

Cuando se utiliza la validación cruzada para hacer la selección del modelo (como, por ejemplo, el ajuste de hiperparámetros) y para evaluar el rendimiento del mejor modelo, se debe usar la validación cruzada anidada . El ciclo externo es evaluar el rendimiento del modelo, y el ciclo interno es seleccionar …

36 cross-validation model-selection ridge-regression

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Elegir variables para incluir en un modelo de regresión lineal múltiple

Actualmente estoy trabajando para construir un modelo usando una regresión lineal múltiple. Después de jugar con mi modelo, no estoy seguro de cómo determinar mejor qué variables mantener y cuáles eliminar. Mi modelo comenzó con 10 predictores para el DV. Al usar los 10 predictores, cuatro se consideraron significativos. Si …

35 regression multiple-regression feature-selection modeling model-selection

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¿Qué significa el puntaje del Criterio de información de Akaike (AIC) de un modelo?

He visto algunas preguntas aquí sobre lo que significa en términos simples, pero estas son demasiado simples para mi propósito aquí. Estoy tratando de entender matemáticamente qué significa el puntaje AIC. Pero al mismo tiempo, no quiero una prueba de rigor que me haga no ver los puntos más importantes. …

34 self-study model-selection aic entropy information-theory

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Selección de modelo y validación cruzada: la forma correcta

Existen numerosos hilos en CrossValidated sobre el tema de selección de modelos y validación cruzada. Aquí hay algunos: Validación cruzada interna y externa y selección de modelo @ DikranMarsupial de la parte superior respuesta a la selección de funciones y la validación cruzada Sin embargo, las respuestas a esos hilos …

34 cross-validation model-selection

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¿Cómo supera la validación cruzada el problema del sobreajuste?

¿Por qué un procedimiento de validación cruzada supera el problema de sobreajustar un modelo?

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Minería de datos: ¿cómo debo buscar la forma funcional?

Tengo curiosidad acerca de procedimientos repetibles que se pueden utilizar para descubrir la forma funcional de la función y = f(A, B, C) + error_termdonde mi única entrada es un conjunto de observaciones ( y, A, By C). Tenga en cuenta que la forma funcional de fes desconocida. Considere el …

34 regression machine-learning algorithms model-selection data-mining

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¿Qué son los controles predictivos posteriores y qué los hace útiles?

Entiendo cuál es la distribución predictiva posterior , y he estado leyendo sobre las comprobaciones predictivas posteriores , aunque todavía no tengo claro qué hace. ¿Qué es exactamente el control predictivo posterior? ¿Por qué algunos autores dicen que ejecutar verificaciones predictivas posteriores es "usar los datos dos veces" y no …

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Pautas de AIC en la selección del modelo

Normalmente uso BIC porque entiendo que valora más la parsimonia que AIC. Sin embargo, he decidido utilizar un enfoque más completo ahora y me gustaría utilizar AIC también. Sé que Raftery (1995) presentó buenas pautas para las diferencias BIC: 0-2 es débil, 2-4 es evidencia positiva de que un modelo …

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¿Debería la parsimonia seguir siendo el estándar de oro?

Solo un pensamiento: Los modelos parsimoniosos siempre han sido la opción predeterminada en la selección de modelos, pero ¿en qué medida este enfoque está desactualizado? Tengo curiosidad acerca de cuánto nuestra tendencia hacia la parsimonia es una reliquia de una época de abaci y reglas de cálculo (o, más en …

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Uso indebido de validación cruzada (informe de rendimiento para el mejor valor de hiperparámetro)

Recientemente me encontré con un artículo que propone usar un clasificador k-NN en un conjunto de datos específico. Los autores utilizaron todas las muestras de datos disponibles para realizar la validación cruzada de k veces para diferentes valores de k e informar los resultados de la validación cruzada de la …

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¿Es posible calcular AIC y BIC para modelos de regresión de lazo?

¿Es posible calcular los valores de AIC o BIC para los modelos de regresión de lazo y otros modelos regularizados donde los parámetros solo ingresan parcialmente la ecuación? ¿Cómo se determinan los grados de libertad? Estoy usando R para ajustar los modelos de regresión de lazo con la glmnet()función del …

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si se debe reescalar los predictores indicadores / binarios / ficticios para LASSO

Para el LASSO (y otros procedimientos de selección de modelos) es crucial reescalar los predictores. La recomendación general que sigo es simplemente usar una normalización de media 0 desviación estándar 1 para variables continuas. Pero, ¿qué hay que ver con los maniquíes? Por ejemplo, algunos ejemplos aplicados de la misma …

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Elegir el mejor modelo entre diferentes "mejores" modelos

¿Cómo se elige un modelo entre los diferentes modelos elegidos por diferentes métodos (por ejemplo, selección hacia atrás o hacia adelante)? Además, ¿qué es un modelo parsimonioso?

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