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Statistics版 - 请大牛推荐cross validation 方面的好Book/Paper
相关主题
[合集] 有个bootstrap的问题想找人讨论下。请教如果计算CI for the ratio of two independent means?
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新人问个matlab统计方面的问题请教一个bootstrap的问题(包子)
Faster Random Sampling with Replacement请教一个bootstrapping的问题。
standard deviation v.s. standard errorRiskmoldeling又有新的问题,请教
有个bootstrap的问题想找人讨论下。Re: 讨论讨论Bootstrap和resampling吧
相关话题的讨论汇总
话题: validation话题: cross话题: forest话题: paper
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1 (共1页)
n**h
发帖数: 237
1
不胜感激!
B****n
发帖数: 11290
2
你可以先考慮要用cross validation做什麼 不然的話一大堆統計方法都要用cross
validation.

【在 n**h 的大作中提到】
: 不胜感激!
B****n
发帖数: 11290
3
你可以先考慮要用cross validation做什麼 不然的話一大堆統計方法都要用cross
validation.

【在 n**h 的大作中提到】
: 不胜感激!
R******d
发帖数: 1436
4
是不是如果用random forest的话,就不需要额外再做cross validation ?
n**h
发帖数: 237
5
我是想用cross validation得到较好的regression coefficient estimates来做
forecast的。请推荐点这方面的吧。
多谢!

【在 B****n 的大作中提到】
: 你可以先考慮要用cross validation做什麼 不然的話一大堆統計方法都要用cross
: validation.

A*******s
发帖数: 3942
6
你的意思是说out of bag error和cross validation error的结果比较接近?或者前者
比后者更接近test error?

【在 R******d 的大作中提到】
: 是不是如果用random forest的话,就不需要额外再做cross validation ?
i*******n
发帖数: 227
7
bootstrap can also serve...
R******d
发帖数: 1436
8
我个人的理解是这样,random forest用的bootstrap好像更牛逼一点。
不过也问过一小牛,说random forest+cross validation一起用更好。
A*******s
发帖数: 3942
9
correct me if i were wrong:
I think bootstrapping and cross validation have different purposes in random forest.
bootstrap: make each individual tree more independent from others, and
therefore increase the stability/decrease the variance of the whole forest;
cross validation: used to estimate generalization error and then for
evaluating different models.
In conclusion, one for model building, the other for model evaluation/validation.

【在 R******d 的大作中提到】
: 我个人的理解是这样,random forest用的bootstrap好像更牛逼一点。
: 不过也问过一小牛,说random forest+cross validation一起用更好。

A*******s
发帖数: 3942
10
when doing bootstrapping, you are also computing out-of-bag errors. I guess
that's why you compare bootstrapping with cross validation.

random forest.
validation.

【在 A*******s 的大作中提到】
: correct me if i were wrong:
: I think bootstrapping and cross validation have different purposes in random forest.
: bootstrap: make each individual tree more independent from others, and
: therefore increase the stability/decrease the variance of the whole forest;
: cross validation: used to estimate generalization error and then for
: evaluating different models.
: In conclusion, one for model building, the other for model evaluation/validation.

1 (共1页)
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Re: 讨论讨论Bootstrap和resampling吧新人问个matlab统计方面的问题
last issue of statistical scienceFaster Random Sampling with Replacement
咨询一门统计课程的内容(Computer Intensive Statistical Methods)standard deviation v.s. standard error
● 咨询一门统计课程的内容(Computer Intensive Statistical Methods)有个bootstrap的问题想找人讨论下。
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