Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Lecture Applied data science: Validation
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lecture Applied data science: Validation
Thiện Ân
11
23
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Lecture "Applied data science: Validation" includes content: validation set approach; overfitting; cross-validation; data leakage; nested cross-validation; bootstrapping; . We invite you to consult! | Validation Overview 1. Introduction 8. Validation 2. Application 9. Regularisation 3. EDA 10. Clustering 4. Learning Process 11. Evaluation 5. Bias-Variance Tradeoff 12. Deployment 6. Regression review 13. Ethics 7. Classification Lecture outline - Validation set approach - Overfitting - Cross-validation - Data leakage - Nested cross-validation - Bootstrapping Validation set approach Validation set approach - Randomly split the original data into two a training set and a test set. - Fit the OLS model on the training set and predict the responses in the validation set - Calculate the test MSE MSE from using the model on the test set Validation set approach Overfitting is the tendency of data mining procedures to tailor models to the training data at the expense of generalisation to previously unseen data. as a model gets more complex it is allowed to pick up harmful false correlations noise . The harm occurs when these false correlations produce incorrect generalisations in the model. Validation set approach continued Pros. simple and easy to implement Cons. - Highly variable in multiple runs - Tend to overestimate the test error because we used only roughly half of the original dataset for training Cross-validation Cross-validation is a resampling method which - Repeatedly and randomly draws subsets of data from a sample - Refits a model e.g. OLS on these subsets of data to reveal information unknown if fitted the model only once e.g. variability of the fitted model - Is computationally expensive - Has 2 common methods - Cross-validation model selection and model evaluation - Bootstrapping evaluating the variability of a parameter estimate Leave one out cross validation LOOCV - Use only 1 observation for testing and fit the OLS regression on the remaining of the original data - Repeat the procedure n times so that each observation is used for testing once. - Calculate CV error Leave one out cross validation LOOCV Pros - Unbiased estimate of the test error because
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Applied econometrics course - Chapter 1: Simple regression model
Lecture Applied econometrics course - Chapter 2: Multiple regression model
Lecture Applied econometrics course - Chapter 3: Statistic inference and hypothesis testing
Lecture Applied econometrics course - Chapter 4: Hồi quy với biến giả
Lecture Applied econometrics course - Chapter 6: Đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 1: Difference equations
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 2: Stationary time-series models
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 3: Modeling volatility
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 5: Multiequation time-series models
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 6: Cointegration and error-correction models
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.