Als «model-selection» getaggte Fragen

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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
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Wie kann man die Leistung von Feature-Auswahlmethoden vergleichen?
Es gibt verschiedene Ansätze zur Merkmalsauswahl / Variablenauswahl (siehe zum Beispiel Guyon & Elisseeff, 2003 ; Liu et al., 2010 ): Filtermethoden (z. B. korrelationsbasiert, entropiebasiert, zufällige Waldbedeutung basierend), Wrapper-Methoden (z. B. Vorwärtssuche, Bergsteigensuche) und eingebettete Methoden, bei denen die Merkmalsauswahl Teil des Modelllernens ist. Viele veröffentlichte Algorithmen sind auch …
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Wie kommen Wissenschaftler auf die richtigen Parameter und Topologien des Hidden Markov-Modells?
Ich verstehe, wie ein Hidden-Markov-Modell in genomischen Sequenzen verwendet wird, beispielsweise beim Auffinden eines Gens. Aber ich verstehe nicht, wie ich ein bestimmtes Markov-Modell entwickeln soll. Ich meine, wie viele Staaten sollte das Modell haben? Wie viele mögliche Übergänge? Sollte das Modell eine Schleife haben? Wie würden sie wissen, dass …
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Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN
Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht anwendet?
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Verschachtelte Kreuzvalidierung und Auswahl des besten Regressionsmodells - ist dies der richtige SKLearn-Prozess?
Wenn ich das richtig verstehe, kann mir Nested-CV dabei helfen, zu bewerten, welcher Modell- und Hyperparameter-Optimierungsprozess am besten ist. Die innere Schleife ( GridSearchCV) findet die besten Hyperparameter, und die äußere Schleife ( cross_val_score) wertet den Algorithmus zur Optimierung der Hyperparameter aus. Ich wähle dann aus der äußeren Schleife aus, …
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Wie würden Sie den Kompromiss zwischen Modellinterpretierbarkeit und Modellvorhersagekraft in Laienbegriffen beschreiben?
Ich weiß, dass es von den gestellten Daten und Fragen abhängt, aber stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie für einen bestimmten Datensatz entweder ein ziemlich komplexes nichtlineares Modell wählen können (das allerdings schwer zu interpretieren ist), um eine bessere Vorhersagekraft zu erhalten, möglicherweise weil das Modell die …
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