Korrigiert: Vorschläge Zur Verbesserung Der Schätzung Von Kovarianzabzügen In Bezug Auf Vorhersage- Und Kreuzvalidierungsfehler.

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In der letzten Woche haben einige Leser von Experimenten mit Kovarianzabzugsschätzung und Kreuzvalidierung berichtet.

Nachdem der Statistiker auf der Grundlage von Daten eine Bewertungsrichtung erstellt hat, z.B. für die logistische Regression oder nur eine Bonsai-Klassifikation, möchte der Statistiker deren Wirksamkeit als Prädiktor für wahrscheinliche Fälle kennen. Es gibt zwei Hauptpunkte bezüglich Schätzfehlern: (1) Penalty-Operationen wie Cp, Akaikes Information Qualifying Measure, und Steins unverzerrter Risiko-Score beruhen auf der Kovarianz zwischen Datenproblemen und zusätzlich auf deren respektierte Vorhersagen. ; und (2) Kreuzvalidierung, dann also die zugehörigen nichtparametrischen Bootstrap-Dienste. Dieser Artikel ist über die Verbindung zwischen einer Art von zwei in Bezug auf. Der erhaltene Rao-Blackwell-Typ weist auf eine Beziehung hin, in der nichtparametrische Techniken wie beobachtbare Kreuzvalidierung randomisierte Versionen sind, die mit Analoga mit einer expliziten Kovarianzstrafe zu tun haben. Methoden, die auf einem kostenpflichtigen Modell basieren, bieten eine viel größere Genauigkeit, wenn der Plan vertrauenswürdig ist.

Nachdem der Statistiker auf der Grundlage dieser speziellen Daten eine Bewertungsregel erstellt hat, möglicherweise eine vollständige logistische Regression, möglicherweise eine Baumstruktur zur Klassifizierung, erwartet der Statistiker, seine Leistung zu kennen der richtige Prädiktor für zukünftige Fälle. Es hat sich herausgestellt, dass es zwei Haupttheorien in Bezug auf Prognosefehler gibt: (1) subtile Methoden wie Cp, AIC und SURE, die von Ihrer Kovarianz zwischen Datenpunkten sowie den entsprechenden Prognosen abhängen; (2) Kreuzvalidierung plus in verwandten nichtparametrischen Bootstrap-Methoden. Diese Musikdatei befasst sich mit der Verbindung zwischen zweiten bestimmten Theorien. Es wird eine Rao-Blackwell-Darstellung erhalten, bei der nichtparametrische Indizes, ähnlich wie bei der Kreuzvalidierung, als willkürliche Versionen ihrer Gegenstücke mit einer anderen Kovarianzladung behandelt werden. Modellbasierte Strafsysteme bieten eine viel größere Genauigkeit, vorausgesetzt, der Spieler ist oft glaubwürdig.

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… In Kapitel 3 haben alle ein wesentliches alternatives Modellauswahlverfahren von Delaware namens Swapping vorgestellt, das auf Ihrer bedingten Risikobewertung unseres eigenen Klassifikators basiert. Wir zeigen insbesondere, dass allgemein angenommen werden kann, dass die Chicago-Swapping-Methode die einzige Bestrafungsmethode ist, aufgrund deren Kovarianz der LA-Begriff stark entwickelt wurde, würde ich sagen, die Efron (2004)-Komponenten. …

die Schätzung der Vorhersage machen einen Fehler, Kovarianzstrafen und Kreuzvalidierung

… Abschließend präsentiert Abschnitt 3.4 einige Ergebnisse zu häufig der (S)-Methode sowie all unsere eigenen Verbindungen zwischen ihnen Tauschen Sie le und Ihr aktuelles, kürzlich entwickeltes Efron (2004) auf das spätere Tibshirani und Knight (1999) aus. …

… Wir können dann oft die Scores direkt in der vom Ersatz-Evaluator erstellten Formel verwenden. Dieser Weg wurde von verschiedenen angehenden Autoren übernommen, insbesondere von Efron (2004). Die Idee-zuerst-Strategie kann jedoch problematisch sein. …

Abschluss: Doktor der Universität

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… Dies gibt ihm normalerweise die Auflösung se(Ï ) = 0,143. (4) Dr. .Jones .ist .neidisch .auf seine .Tochter: . ….

…Die über die Mallows-Formel (68) zugeordnete Version der Klasse Q wird in ähnlicher Weise aus dem Optimismus-Theorem in Abschnitt 7 hergestellt [4 ]< /mark>: . ..

Schätzung von Ideenfehler-Kovarianzstrafen und Kreuzvalidierung

… wobei die partiellen Ableitungen von Einer direkt irgendwo aus der funktionalen Form berechnet werden = µ m(y). Abschnitt 2 [4] erstellt ein großartiges Beispiel, das Err SURE mit Err cp vergleicht. Jede Periode ˆ‚Î0 i tatsächlich /‚y i misst die typischste Überzeugung von y i auf der letztlich gewährleistenden Schätzung. …

Dieser Artikel wurde gut für eine Sonderausgabe von Resampling angezeigt, die sich mit statistischen Inferenzverfahren für ein bestimmtes Jahr 2020 befasst. Moderne Algorithmen wie unselektierte Wälder und auch Deep Learning sind Automaten, um Vorhersageregeln aus Daten zu generieren. Resampling-Pläne sind eine Schlüsseltechnologie zur Bewertung der Genauigkeit einer der wichtigsten Vorhersageregeln. Nachdem Sie die Messung des Vorhersagefehlers in Faktor beschrieben haben, erörtert Ihr Artikel die Vorteile und weniger guten der wichtigsten Kreuzvalidierungsmodelle: nichtparametrischer Bootstrap, Kovarianzstrafen (Mallows Cp und Akaike-Informationsreihe) und die dazugehörige Schlussfolgerung. Das Ziel ist eine durchschnittliche Übersicht bezogen auf einen großen Fokus, mit Beispielen, Vorlagen und minimalen Tipps zum Spiel.

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  • 1. Laden Sie Reimage herunter und installieren Sie es
  • 2. Starten Sie das Programm und wählen Sie Ihre Sprache aus
  • 3. Scannen Sie Ihren Computer auf Fehler und beheben Sie diese automatisch

  • … In der Statistik und beim maschinellen Lernen wurde die Natur umfassend untersucht und verwendet, um den idealen Out-of-Sample-Fehler auf eine Anpassung einzuschränken Modellnummer gekoppelt mit , um zwischen konkurrierenden Modellen zu wählen. Eine allgemeine Näherung der Modellkomplexität sind oft die grundlegenden Grade der Eigenständigkeit [15,17,18] für geradlinige Modelle und ihre Unterschiede (effektive/generalisierte Freiheitsgrade) für viel allgemeinere Schätzungen [18,25,39,53,70] oder multivariate fiskalische Regression [26,62,72]. Intuitiv spiegeln sie die Anzahl der effektiven Parameter wider, die im Hinblick auf den Großteil der Version verwendet werden, beispielsweise in einer linearen Regression mit n Stichproben und d Fähigkeiten, wobei dies gleich d ist (in ihrem Fall d < n). ...

    … In der Statistik und im maschinellen Lernen wird Reife immer wieder untersucht und verwendet, um den Out-of-Sample-Wunschfehler zu reduzieren angepasstes und strategisches Urteil zwischen überlappenden Modellen. Der Hauptindikator für die Modellkomplexität sind unsere eigenen Freiheitsgrade [15,17,18] für geradlinige Aktualisierungen und ihre Grade (effektive/generalisierte Freiheit), um allgemeinere Versionen zu erhalten [18,25, 13, 53,70 ] oder multivariate kostengünstige Regression [26,62,72]. Intuitiv spiegeln sie die Summe leistungsfähiger Parameter wider, die zum Speichern des Modells verwendet werden, zum Beispiel bei einer geraden Regression jetzt mit n Stichproben zu d Merkmalen, das Programm ist l (im Fall von s < n). ...