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バリデーション結果は、少数の比較には使ってよいが最適化に使ってはいけない!~外部バリデーションや(ダブル)クロスバリデーションでは何を評価しているのか?評価するときのジレンマとは?~

バリデーション結果は、少数の比較には使ってよいが最適化に使ってはいけない!~外部バリデーションや(ダブル)クロスバリデーションでは何を評価しているのか?評価するときのジレンマとは?~

回帰モデルやクラス分類モデルを評価するときの話です。評価のときに、クロスバリデーションやダブルクロスバリデーションが使われることもありますが...

サンプル数が少ないときはどうするか?・・・うーん、仕方がないのでデータ分布を仮定してたくさんサンプリングしましょう! (多変量の場合)

サンプル数が少ないときはどうするか?・・・うーん、仕方がないのでデータ分布を仮定してたくさんサンプリングしましょう! (多変量の場合)

あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。 今回は変数...

サンプル数が少ないときはどうするか?・・・うーん、仕方がないので幅で考えましょう! (一変数・単変量で正規分布に従う場合)

サンプル数が少ないときはどうするか?・・・うーん、仕方がないので幅で考えましょう! (一変数・単変量で正規分布に従う場合)

あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。 データ数が...

テストデータ・バリデーションデータ(モデル検証用データ)におけるモデルの精度が低いときのポジティブな側面

テストデータ・バリデーションデータ(モデル検証用データ)におけるモデルの精度が低いときのポジティブな側面

回帰分析やクラス分類の話です。データセットがあるとき、まずモデル構築用データ (トレーニングデータ) とモデル検証用データ (テストデータ)...