クロスバリデーションでは予測性能を評価できない！ダブルクロスバリデーション(クロスモデルバリデーション)のススメ : 大学教授のブログ (データ分析相談所)
いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。データ解析手法のプログラムや教科書もnoteで公開しています！ データ分析・解析関係の質問、どしどし受け付けております！ PLSの成分数・SVMのC・LASSOのγを決めるのにクロスバリデーションを使うことが一般的です。5-foldクロスバリデーションや2-foldクロスバリデーションなどによってr2CVやRMSECVや正解率CVを計算して、r2CVが最大になったりRMSECVが最小になったり正解率CVが最大になったりするパラメータの値を用いるわけです。 で、r2CV・RMSECV・正解率CVを外部データに対する予測性の指標とする人もいますが、これはやってはいけません。具体的には、『r2CVが0.8なので、新しいデータについては8割の精度で予測できる！』とか、『RMSECVが0.5なので、新し
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model, GMM)の実用的かつ実践的な方法 : 大学教授のブログ (データ分析相談所)
