Preguntas etiquetadas con out-of-sample

Se refiere a la práctica de evaluar el rendimiento del modelo en algún conjunto de datos de "prueba", "reserva" o "fuera de muestra" que no se utilizó para la construcción del modelo.

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¿Cómo puedo ayudar a asegurar que los datos de prueba no se filtren en los datos de entrenamiento?
Supongamos que tenemos a alguien construyendo un modelo predictivo, pero que alguien no está necesariamente versado en los principios estadísticos o de aprendizaje automático adecuados. Tal vez estamos ayudando a esa persona mientras está aprendiendo, o tal vez esa persona está utilizando algún tipo de paquete de software que requiere …





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Modelos predictivos: ¿las estadísticas no pueden superar el aprendizaje automático? [cerrado]
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Actualmente estoy siguiendo un programa maestro centrado en estadísticas / econometría. En …



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¿Cuál es la forma más adecuada de crear un conjunto de espera: eliminar algunos sujetos o eliminar algunas observaciones de cada sujeto?
Tengo un conjunto de datos con 26 características y 31000 filas. Es el conjunto de datos de 38 sujetos. Es para un sistema biométrico. Entonces quiero poder identificar sujetos. Para tener un conjunto de pruebas, sé que tengo que eliminar algunos valores. Entonces, ¿qué es mejor hacer y por qué? …


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Una '' variable significativa '' que no mejora las predicciones fuera de muestra: ¿cómo interpretar?
Tengo una pregunta que creo que será bastante básica para muchos usuarios. Estoy usando modelos de regresión lineal para (i) investigar la relación de varias variables explicativas y mi variable de respuesta y (ii) predecir mi variable de respuesta usando las variables explicativas. Una variable explicativa particular X parece impactar …



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