고정: 예측 및 교차 검증 오류에 대한 공분산 요금 추정 수정 제안

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지난 주에 일부 구독자는 아이디어 오류 공분산 페널티 추정 및 교차 검증 실험을 보고했습니다.

로지스틱 회귀 또는 분류 트리와 같은 데이터를 기반으로 순위 규칙을 만든 후 통계학자는 향후 사례에서 예측 변수로서의 효과를 이미 알고 싶어합니다. 추측 오류에 관한 두 가지 이론이 있습니다. (1) Cp, Akaike의 지시 기준 및 Stein의 편향되지 않은 위험 신용 보고 및 점수와 같은 정밀한 방법은 중요한 정보 포인트 간의 공분산에 의존하며, 추가로, 각자의 예측에. ; 및 (2) 교차 검증을 통해 추가적으로 관련 비모수 부트스트랩 방법. 이 기사는 일종의 세 가지 이론 사이의 실제 관계에 관한 것입니다. Rao-Blackwell 유형은 관찰 가능한 교차 검증과 같은 비모수적 방법이 실제로 명시적 공분산 벌금이 있는 유사체의 무작위 버전일 가능성이 있음을 이해하는 관계를 통해 수신됩니다. 유료 상품을 기반으로 하는 방법은 해당 모델이 신뢰할 수 있는 경우 훨씬 더 높은 정확도를 제공합니다.

통계학자가 데이터를 기반으로 채점 규칙을 생성한 후, 아마도 만족스러운 로지스틱 회귀 또는 트리어바웃 분류에 대해 통계학자는 자신의 성과를 다음과 같이 알고 싶어합니다. 미래 사례의 예측자. 예측 오류와 관련하여 두 가지 주요 이론이 있습니다. (1) 데이터 부분과 해당 예측 간의 공분산에 따라 달라지는 Cp, AIC 및 SURE와 같은 미묘한 방법; (2) 교차 검증 및 관련 비모수 부트스트랩 방법. 이 파일은 두 가지 특정 이론 범위의 연결을 다룹니다. 교차 검증과 같은 비모수 검색 엔진 스파이더는 공분산 전하가 있는 대응물의 무작위 버전 때문에 처리되는 Rao-Blackwell 설명을 얻습니다. 모델 기반 페널티 접근 방식은 이러한 모델이 종종 믿을 수 있는 경우 훨씬 더 높은 정확도를 제공합니다.

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… 3장에서 모든 사람은 Swapping이라고 하는 델라웨어의 대안적 모델 집합 방법을 소개했습니다. 이 방법은 1 분류자의 조건부 위험 점수를 기반으로 합니다. 특히 우리는 Chicago Swapping 방법이 Efron(2004) 구성요소와 관련하여 LA 이론이 크게 발전된 공분산으로 인해 그럼에도 불구하고 유일한 벌점 과정으로 간주될 수 있음을 보여줍니다. . …

아이디어 오류 공분산 페널티 및 교차 검증의 추정

… 마지막으로 섹션 3.4에서는 일(S) 방법에 대한 몇 가지 결과와 Swapping 파일 간의 거의 모든 연결을 제시합니다. 뿐만 아니라 최근에 개발된 Efron(2004)과 나중에 Tibshirani와 Knight(1999)가 개발되었습니다. …

… 그러면 대체 평가자가 생성한 구성 요소에서 직접 점수를 지원할 수 있습니다. 이 방법은 많은 저자, 특히 Efron(2004)에 의해 채택되었습니다. 그러나 이 첫 번째 전략은 결함이 있을 수 있습니다. …

학위: 대학 박사

… 이것은 일반적으로 그에게 반응 se(Ï ) = 0.143을 제공합니다. (4) Dr. .Jones는 .10대를 부러워합니다. . ….

…Mallows의 공식(68)과 관련된 Q 클래스 버전은 마찬가지로 섹션 7에 있는 낙관주의 정리에서 파생됩니다. [4 ]< /표시>: . . . ..

추측 오류 공분산 페널티 및 교차 검증

… 여기서 편도함수는 함수 형식 = m(y)에서 즉시 계산됩니다. 섹션 2 [4]는 Err SURE와 성공적으로 Err cp를 비교하는 가장 좋은 예를 만듭니다. 각 기간 ˆ‚Δ0 /‚y i는 결과 추정치에 대한 y i의 가장 일상적인 영향을 측정합니다. …

이 기사는 2020년 특정 주에 대한 통계적 효과 기법을 살펴보는 리샘플링과 관련된 특별호에 대해 더 잘 작성되었습니다. 선택되지 않은 산림 에이커 및 딥 러닝과 같은 최신 알고리즘은 데이터 파일에서 예측 규칙을 생성하기 위한 자동 노드입니다. 리샘플링 계획은 좋은 절대 예측 규칙의 정확도를 평가하기 위한 핵심 기술입니다. 아이디어 오류 측정에 대해 자세히 설명한 후 기사에서는 가장 중심적인 교차 검증 방법의 장점과 단점에 대해 논의합니다. 비모수 부트스트랩, 공분산 은행 요금(Mallows Cp 및 Akaike 정보 시리즈) 및 전체 해당 결론. 목표는 예제, 템플릿 및 게임에 대한 최소한의 정보와 함께 방대한 주제와 관련된 완전한 일반 개요입니다.

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  • 1. Reimage 다운로드 및 설치
  • 2. 프로그램을 실행하고 언어를 선택하세요.
  • 3. 컴퓨터에서 오류를 검색하고 자동으로 수정합니다.

  • … 통계 및 기계 학습 언어에서 자연은 널리 연구되어 왔지만 가장 효과적인 샘플 외 오류를 제한하는 데 사용되었습니다. 적합 모델 볼륨 및 경쟁 여성 중에서 선택합니다. 모델 복잡성의 일반적인 근사치는 직선 모델에 대한 기본 릴리프 정도[15,17,18]이며 보다 일반적인 추정치에서 변형(유효/일반화된 자유도) [18,25,39] ,53,70] 다변량 경제 회귀[26,62,72]라고도 합니다. 직관적으로, 그것들은 예를 들어 n개의 샘플과 deb 기능이 있는 직선 회귀에서 보는 대부분의 모델에 적합하도록 포함된 유효 매개변수의 수를 반영합니다. 여기서 이는 deborah와 같습니다(이 경우 d < n). ...

    … 통계 및 기계 학습에서 성인기는 시간이 지남에 따라 연구되어 왔으며 실제 샘플 외 추측 오류를 줄이기 위해 사용되었습니다. 겹치는 모델 사이의 특정 선택. 모델 복잡성의 주요 예는 직선 모델에서 우리 고유의 자유도[15,17,18]와 더 일반적인 버전을 얻기 위한 해당 각도(유효/일반화된 자유도)입니다. [18,25, 39 , 53,70 ] 또는 다변량 덜 비싼 회귀 [26,62,72]. 직관적으로, 그것들은 모델을 맞추는 데 사용된 강력한 매개변수의 수를 반영합니다. 예를 들어 이제 n 테스트와 d 기능이 있는 선형 회귀를 사용하여 프로그램은 확실히 d입니다(debbie < n의 경우). ...