Metody ponownego próbkowania Careta

Korzystam z biblioteki caretw języku R do testowania różnych procedur modelowania.

trainControlObiektu pozwala na określenie metody wielokrotnego pobierania próbek. Te sposoby są opisane w dokumentacji części 2.3 i obejmują: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvi oob. Chociaż niektóre z nich można łatwo wywnioskować, nie wszystkie z tych metod są jasno określone.

Jakie są procedury odpowiadające tym metodom ponownego próbkowania?

Ok, oto moja próba:

• boot - bootstrap
• boot632 - 0.632 bootstrap
• cv - krzyżowa walidacja, prawdopodobnie dotyczy to krzyżowej walidacji krotności .
• LOOCV - walidacja krzyżowa z pominięciem jednego, znana również jako nóż.
• LGOCV - krzyżowa walidacja z pominięciem grupy, wariant LOOCV dla danych hierarchicznych.
• repeatcv - to prawdopodobnie powtarzana losowa walidacja podpróbkowania , tj. podział na szkolenie i dane z badań przeprowadzane są losowo.
• oob - odnosi się do oszacowania „out-of-bag” zaproponowanego przez Breimana , które dalej wiąże się z agregacją bootstrapu . (Plik w łączu nie jest plikiem ps, ale plikiem ps.Z, zmień jego nazwę, a następnie spróbuj otworzyć).

Na repeatedcvpewno powtarza się 10-krotną walidację krzyżową, zgodnie z prezentacją Maxa Kuhna. Domyślny schemat ponownego próbkowania to bootstrap.

Dobrym plikiem, na który możesz spojrzeć o metodach ponownego próbkowania, jest Modelowanie predykcyjne z R i pakietem karetki ( pdf ). Max przedstawił to w „useR! 2013”.