| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
模型选择（英語：Model selection）是在给定数据的情况下，在一组候选模型中选定最优模型的过程。在最简单的情形之下，给定数据可以是已存在的数据。不过，在复杂的情形下，模型选择也可能牵涉到实验设计，以便能够来进行模型选择。诸多候选模型的预测或解释能力相近，但根据奥卡姆剃刀原则，最简单的模型往往是最好的选择，这有助于避免过拟合。 在时，或是在不确定条件下进行优化时，模型选择也可以指代从大量计算模型中选取少数代表性模型的问题。
, 모형 선택은 주어진 데이터에서 일련의 후보 모델에서 통계적 모델을 선택하는 … 모형 선택은 주어진 데이터에서 일련의 후보 모델에서 통계적 모델을 선택하는 작업이다. 가장 간단한 경우, 기존의 데이터 집합을 고려한다. 그러나 수집된 데이터가 모델 선택 문제에 잘 적합하도록 실험 설계도 이 작업에 포함될 수 있다. 예측력이나 설명력이 유사한 후보 모델을 감안할 때 가장 단순한 모델은 최선의 선택일 가능성이 높다. 모델 선택은 불확실성 하에서 의사 결정이나 최적화를 목적으로 대규모 연산 모델 집합에서 몇 가지 대표적인 모델을 선택하는 문제도 언급할 수 있다.산 모델 집합에서 몇 가지 대표적인 모델을 선택하는 문제도 언급할 수 있다.
, Model selection is the task of selecting a … Model selection is the task of selecting a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection. Given candidate models of similar predictive or explanatory power, the simplest model is most likely to be the best choice (Occam's razor). , p. 75) state, "The majority of the problems in statistical inference can be considered to be problems related to statistical modeling". Relatedly, , p. 197) has said, "How [the] translation from subject-matter problem to statistical model is done is often the most critical part of an analysis". Model selection may also refer to the problem of selecting a few representative models from a large set of computational models for the purpose of decision making or optimization under uncertainty. making or optimization under uncertainty.
, Обира́ння моде́лі (англ. model selection) … Обира́ння моде́лі (англ. model selection) — задача обирання статистичної моделі з множини моделей-кандидатів на заданих даних. В найпростіших випадках розглядають вже наявний набір даних. Проте до цієї задачі входить і планування таких експериментів, щоби збирані дані добре підходили для задачі обирання моделі. За заданих моделей-кандидатів подібної передбачувальної або пояснювальної сили найкращим вибором, швидше за все, буде найпростіша модель. , с. 75) заявляють, що «Більшість задач у статистичному висновуванні можна розглядати як задачі, пов'язані зі статистичним моделюванням». Пов'язано з цим, , с. 197) сказав: «Як здійснюється перенесення з моделі предметної області на статистичну модель, часто є найкритичнішою частиною аналізу». Вибір моделі може також стосуватися завдання вибору кількох моделей з великого набору обчислювальних моделей з метою ухвалення рішення або оптимізації в умовах невизначеності.я або оптимізації в умовах невизначеності.
, Выбор модели — это задача выбора статистич … Выбор модели — это задача выбора статистической модели из набора моделей-кандидатов по имеющимся данным. В простейшем случае рассматривается существующий набор данных. Однако задача может вовлекать планирование экспериментов, так что сбор данных связан с задачей выбора модели. Если заданы кандидаты в модели с одинаковой силой предсказания или объяснения, наиболее простая модель скорее всего будет лучшим выбором (бритва Оккама). Кониси и Китагава утверждают: «Большинство задач при статистическом выводе можно считать задачами, связанными со статистическим моделированием». Вместе с тем, Кокс сказал: «Каким образом осуществлена трансляция от предметной задачи к статистической модели является наиболее критической частью анализа». Выбор модели может также относиться к задаче выбора нескольких представляющих моделей из большого набора вычислительных моделей с целью принятия решения или оптимизации в условиях неопределённости.и оптимизации в условиях неопределённости.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/ObservationCycle.png?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://www.researchgate.net/publication/245759642 +
, https://books.google.com/books%3Fid=3I9ZJusaYh0C%7C +
, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165168422000469 +
, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8498082 +
, https://books.google.com/books%3Fid=PJzLUEt-VoYC&q=%22Bayesian%2BModel%2BSelection%2Band%2BStatistical%2BModeling%22%7Cisbn=9781439836156 +
, http://www.sal.ufl.edu/eel6935/2008/01311138_ModelOrderSelection_Stoica.pdf +
, https://feb.kuleuven.be/public/ndbaf45/papers/KBI_1521.pdf +
, https://archive.org/details/modelselectionmu0000burn +
, https://books.google.com/books%3Fid=DlP_h4aMhiYC%7Cisbn=9780387740751 +
, https://web.archive.org/web/20161117210123/http:/www.d.umn.edu/~mille066/Teaching/3000/Chamberlin-MWH.pdf +
, https://books.google.com/books%3Fid=sjQFwB2XEFAC&q=%22Model%2BSelection%2Band%2BModel%2BAveraging%22%7Cisbn=9781139471800 +
, http://urn.kb.se/resolve%3Furn=urn:nbn:se:kth:diva-231694 +
, http://www.philos.rug.nl/~romeyn/paper/2012_wit_et_al_-_all_models_are_wrong.pdf +
, https://books.google.com/books%3Fid=1H3SBQAAQBAJ&q=%22A%2Bnon-asymptotic%2Bwalk%2Bin%2Bprobability%2Band%2Bstatistics%22&pg=PA309 +
, http://projecteuclid.org/download/pdfview_1/euclid.ss/1294167961%7C +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
3664073
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
20019
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1123403261
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/File:ObservationCycle.png +
, http://dbpedia.org/resource/Kashyap_information_criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Extended_Bayesian_Information_Criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Bayesian_information_criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Variance +
, http://dbpedia.org/resource/PRESS_statistic +
, http://dbpedia.org/resource/CRC_Press +
, http://dbpedia.org/resource/Identifiability_Analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Scientific_method +
, http://dbpedia.org/resource/Polynomial +
, http://dbpedia.org/resource/Minimum_message_length +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Chapman_&_Hall +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_model +
, http://dbpedia.org/resource/Annual_Review_of_Statistics_and_Its_Application +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_parameters +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Regression_variable_selection +
, http://dbpedia.org/resource/Ecology_%28journal%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Galileo +
, http://dbpedia.org/resource/Occam%27s_razor +
, http://dbpedia.org/resource/Bias_of_an_estimator +
, http://dbpedia.org/resource/Data_transformation_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Consistency_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_inference +
, http://dbpedia.org/resource/Likelihood-ratio_test +
, http://dbpedia.org/resource/Brill_Publishers +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_Science +
, http://dbpedia.org/resource/Bayes_factor +
, http://dbpedia.org/resource/Cross-validation_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Chi-squared_test +
, http://dbpedia.org/resource/Parameter_identification_problem +
, http://dbpedia.org/resource/Stein%27s_example +
, http://dbpedia.org/resource/Structural_risk_minimization +
, http://dbpedia.org/resource/Automated_machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Aristotelian_theory_of_gravity +
, http://dbpedia.org/resource/Efficiency_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Mallows%27s_Cp +
, http://dbpedia.org/resource/Optimal_design +
, http://dbpedia.org/resource/Robust_statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Grid_search +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Mathematical_and_quantitative_methods_%28economics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Bias-variance_dilemma +
, http://dbpedia.org/resource/Curve_fitting +
, http://dbpedia.org/resource/Hannan%E2%80%93Quinn_information_criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Focused_information_criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Occam%E2%80%99s_Razor +
, http://dbpedia.org/resource/IEEE_Transactions_on_Signal_Processing +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_model_validation +
, http://dbpedia.org/resource/Journal_of_Applied_Ecology +
, http://dbpedia.org/resource/Kluwer_Academic_Publishers +
, http://dbpedia.org/resource/Science_%28journal%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Scientific_modelling +
, http://dbpedia.org/resource/Stepwise_regression +
, http://dbpedia.org/resource/Deviance_information_criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Watanabe%E2%80%93Akaike_information_criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Model_identification +
, http://dbpedia.org/resource/Freedman%27s_paradox +
, http://dbpedia.org/resource/Analysis_of_competing_hypotheses +
, http://dbpedia.org/resource/Goodness_of_fit +
, http://dbpedia.org/resource/Akaike_information_criterion +
, http://dbpedia.org/resource/Minimum_description_length +
, http://dbpedia.org/resource/Log-linear_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/All_models_are_wrong +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_selection +
, http://dbpedia.org/resource/Exploratory_data_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/I.i.d. +
, http://dbpedia.org/resource/Design_of_experiments +
, http://dbpedia.org/resource/False_discovery_rate +
, http://dbpedia.org/resource/Decision_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Institute_of_Mathematical_Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_model_specification +
, http://dbpedia.org/resource/Estimator +
, http://dbpedia.org/resource/Journal_of_Multivariate_Analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Model_selection +
, http://dbpedia.org/resource/Data_collection +
, http://dbpedia.org/resource/Signal_Processing_%28journal%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Extended_Fisher_Information_Criterion +
|
| http://dbpedia.org/property/bot
|
InternetArchiveBot
|
| http://dbpedia.org/property/date
|
April 2020
|
| http://dbpedia.org/property/fixAttempted
|
yes
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Dead_link +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Div_col +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Div_col_end +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Least_Squares_and_Regression_Analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Template:For +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Multiple_issues +
, http://dbpedia.org/resource/Template:More_citations_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Quote +
, http://dbpedia.org/resource/Template:More_footnotes +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Harvtxt +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Doi +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cn +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Regression_variable_selection +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Mathematical_and_quantitative_methods_%28economics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Model_selection +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Task +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Model_selection?oldid=1123403261&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/ObservationCycle.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Model_selection +
|
| owl:sameAs |
http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9E%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%96 +
, http://www.wikidata.org/entity/Q6888345 +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%92%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 +
, http://dbpedia.org/resource/Model_selection +
, http://ko.dbpedia.org/resource/%EB%AA%A8%ED%98%95_%EC%84%A0%ED%83%9D +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.09t3r9 +
, https://global.dbpedia.org/id/4sEgs +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%80%89%E6%8B%A9 +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Whole100003553 +
, http://dbpedia.org/class/yago/CausalAgent100007347 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Assistant109815790 +
, http://dbpedia.org/ontology/Agent +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoLegalActorGeo +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoLegalActor +
, http://dbpedia.org/class/yago/Organism100004475 +
, http://dbpedia.org/class/yago/LivingThing100004258 +
, http://dbpedia.org/class/yago/PhysicalEntity100001930 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Worker109632518 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatStatisticalModels +
, http://dbpedia.org/class/yago/Model110324560 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Person100007846 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Object100002684 +
|
| rdfs:comment |
모형 선택은 주어진 데이터에서 일련의 후보 모델에서 통계적 모델을 선택하는 … 모형 선택은 주어진 데이터에서 일련의 후보 모델에서 통계적 모델을 선택하는 작업이다. 가장 간단한 경우, 기존의 데이터 집합을 고려한다. 그러나 수집된 데이터가 모델 선택 문제에 잘 적합하도록 실험 설계도 이 작업에 포함될 수 있다. 예측력이나 설명력이 유사한 후보 모델을 감안할 때 가장 단순한 모델은 최선의 선택일 가능성이 높다. 모델 선택은 불확실성 하에서 의사 결정이나 최적화를 목적으로 대규모 연산 모델 집합에서 몇 가지 대표적인 모델을 선택하는 문제도 언급할 수 있다.산 모델 집합에서 몇 가지 대표적인 모델을 선택하는 문제도 언급할 수 있다.
, 模型选择（英語：Model selection）是在给定数据的情况下，在一组候选模型中选定最优模型的过程。在最简单的情形之下，给定数据可以是已存在的数据。不过，在复杂的情形下，模型选择也可能牵涉到实验设计，以便能够来进行模型选择。诸多候选模型的预测或解释能力相近，但根据奥卡姆剃刀原则，最简单的模型往往是最好的选择，这有助于避免过拟合。 在时，或是在不确定条件下进行优化时，模型选择也可以指代从大量计算模型中选取少数代表性模型的问题。
, Model selection is the task of selecting a … Model selection is the task of selecting a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection. Given candidate models of similar predictive or explanatory power, the simplest model is most likely to be the best choice (Occam's razor).ely to be the best choice (Occam's razor).
, Обира́ння моде́лі (англ. model selection) … Обира́ння моде́лі (англ. model selection) — задача обирання статистичної моделі з множини моделей-кандидатів на заданих даних. В найпростіших випадках розглядають вже наявний набір даних. Проте до цієї задачі входить і планування таких експериментів, щоби збирані дані добре підходили для задачі обирання моделі. За заданих моделей-кандидатів подібної передбачувальної або пояснювальної сили найкращим вибором, швидше за все, буде найпростіша модель.м, швидше за все, буде найпростіша модель.
, Выбор модели — это задача выбора статистич … Выбор модели — это задача выбора статистической модели из набора моделей-кандидатов по имеющимся данным. В простейшем случае рассматривается существующий набор данных. Однако задача может вовлекать планирование экспериментов, так что сбор данных связан с задачей выбора модели. Если заданы кандидаты в модели с одинаковой силой предсказания или объяснения, наиболее простая модель скорее всего будет лучшим выбором (бритва Оккама).сего будет лучшим выбором (бритва Оккама).
|
| rdfs:label |
Обирання моделі
, Выбор статистической модели
, Model selection
, 模型选择
, 모형 선택
|
