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学习曲线显示过度拟合吗？
我想知道我的分类模型（二进制）是否有过度拟合，我得到了学习曲线 . 数据集为：6836个实例，其中有1006个正面类别 . 1）如果我使用SMOTE来 balancer 类和RandomForest作为技术，我得到这个曲线，这些比率：TPR = 0.887 y FPR = 0.041： 注意 training error is flat 几乎为0 . 2）如果我使用函数“balanced_sub... -
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高偏差或差异？ - SVM和我们的学习曲线
我从未见过这样的学习曲线 . 我是对的，发生了巨大的过度拟合吗？该模型更适合于训练数据，而对于测试数据则更为普遍 . 通常当存在高差异时，就像这里一样，更多的例子应该有所帮助 . 在这种情况下，我怀疑他们不会 . 这是为什么？为什么在文学/教程中无法轻易找到这样的学习曲线示例？ Learning curves. SVM, param1 is C, param2 is gamma -
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我可以使用dplyr :: mutate计算方差吗？
我想在我的数据表中创建一个新列，其值存储在我表中的其他列中 . 我认为来自dplyr包的mutate函数对我来说是最好的解决方案，但遗憾的是它似乎不起作用 . 这是我正在使用的代码： require(dplyr) CPI <- read.csv("CPI.csv", sep = ";") CPI <- tbl_df(CPI) CPI &l... -
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LMER：model.frame.default中的错误...变量长度不同（没有NA）
我已经查看了与我类似的其他几个问题，one most relevant没有得到解答，而其他问题都归结为缺少数据和数据长度 . 我试图在经过一段时间的干扰之后模拟构图的陌生感 . 我在离散时间点采样：0,3,6和9个月 . 我对时间对恢复的固定影响感兴趣，但是在每个点，季节和其他环境变量都发生了变化，导致0,3,6和9个月之间的变异性不同，这反映在正常线性模型中的残差中 . 为了结合随机方差，同时还... -
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最小方差生成树的多项式时间算法
让我们将图的方差定义为其边的权重的方差 . 我试图解决的任务是设计一种算法，给定图G将构造具有最小方差的生成树T. 我很难在球上滚球 . 到目前为止，我已经注意到如果已知这样的生成树中的平均边缘权重，则可以通过将每个边缘的权重替换为其偏差的平方与平均权重并将图形馈入任何MST发现来解决问题 . 算法 . 显然，我对我想要构建的树中的平均边缘权重一无所知，但是我发现平均值必须落在G的2个边缘之间，并... -
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如何在R中为manova准备数据
文本中的数据如下所示： Initial Speed Pedal Rotation 10 mph 25 mph 40 mph 55 mph 5 degrees 0.35 0.19 0.14 0.10 8 degrees 0.37 0.28 0.19 0.19 10 degrees ... -
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神经网络 - 小批量梯度的方差
我正在使用张量流来尝试研究局部重新参数化技巧[Kingma等，2015]及其对梯度方差的影响 . 然而，我得到了奇怪的结果，我担心我可能会误解正在发生的事情 . 我的理解如下：给定损失函数或下限等，可以计算每个数据点的导数矩阵，该矩阵是该损失函数相对于输出层权重矩阵中每个权重的导数（如果这些是我们想要检查的渐变） . 对于这些权重中的任何一个，方差是根据每个数据点相对于该权重的损失函数的导数计算的...