Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации. Александр Фоменко

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ сказать, что для больших наборов данных обучения, потенциальные проблемы с дисперсией и смещением становятся незначительными.

      С практической точки зрения большее значение k в вычислительном отношении обременительно. В экстремуме LOOCV больше всего в вычислительном отношении накладно, потому что требуется много подгонок модели как точки данных, и каждая подгонка модели использует подмножество, которое почти равно размеру набора данных обучения.

      3.4.2. Повторные разделения для обучения/тестирования

      Повторные разделения набора для обучения/тестирования также известны как «перекрестная проверка, «пропускают группу» или «перекрестная проверка Монте-Карло». Этот метод просто создает много разделений данных в моделировании и много предсказаний. Соотношением данных, входящих в каждое подмножество, управляют числом повторений.

      Число повторений важно. Увеличение числа подмножеств имеет эффект уменьшения неопределенности в оценках результативности. Например, для получения грубой оценки результативности модели будет достаточно 25 повторений, если пользователь будет готов принять некоторую нестабильность в получающемся значении. Однако чтобы получить устойчивые оценки результативности необходимо выбрать большее число повторений (скажем 50—200). Это – также функция соотношения наблюдений, в произвольном порядке выделяемых множеству предсказаний; чем больше процент, тем больше повторений необходимо для уменьшения неопределенности в оценках результативности.

      3.4.3. Бутстрэпинг

      Выборка по бутстрэпингу – случайная выборка данных, взятых с заменой. Это означает, что, после того, как элемент данных выбран для подмножества, он все еще доступен для дальнейшего выбора. Выборка по бутстрэпингу равна исходному набору данных. В результате некоторые элементы будут представлены многократно в выборке бутстрэпинга, в то время как другие не будут выбраны вообще. Не выбранные элементы формируют выборку под названием «вне стеллажа». Для данной итерации ресемплирования в виде бутстрэпинга модель основана на сформированных выборках и используется для предсказания выборки вне стеллажа.

      3.5. Функции R

      Приведем некоторые функции, которые могут быть использованы при работе над данным разделом.

      Приведено название функции, а в скобках название пакета, в котором функция расположена. Для использования функция необходима загрузка пакета, а если его еще нет, то и установка.

      Если названия пакета не приведено – это означает, что функция имеется в базовом пакете и не требуется предварительная загрузка пакета.

      Разделение

      sample

      создает простое случайное разделение

      createDataPartition (caret)

      создает случайную выборку с разделением на классы

      maxdissim (caret)

СКАЧАТЬ