How can one use nested cross validation for model selection? From what I read online, nested CV works as follows: There is the inner CV loop, where we may conduct a grid search (e.g. running K-fold for every available model, e.g. combination of hyperparameters/features) There is the outer CV loop, where we measure the performance of the model...
滑动控制是为粉丝)))))，只有在这种情况下，该模型才适合，这是一个谬论。
但这都是无稽之谈，每个人在不同阶段都有自己的怪癖-必需品，你也可以添加。
我指的是一般和测试的输出%（测试=OOS-对新数据的公式应用）
窗口应用程序的一个优点是快速易用性。做一个正常的外壳是可能的，
Reshetov是一个有经验的编码员，所以必须以正常的方式进行。这就是全部。当然，这都是我的看法。
如果在样本中选择一个好的模型，在样本外也能得到好的结果，意味着该模型适合于所选择的问题。
再次提醒那些特别有天赋的人：如果一个模型通过了选择，并不意味着它有可能适合所选择的问题，特别是在非平稳环境中。这只意味着它以某种方式通过了选择。
如果申请人通过了大学入学考试的选拔，这并不意味着她会答辩，更不意味着她随后会在她选择的领域工作。
选择只是减少不适合的概率，但不一定是零。而且我们不应忘记，选择的结果也可能是假阳性和假阴性。也就是说，有一个非零的概率，即选择过程也把 "婴儿和洗澡水一起扔掉"。
再次，对于特别有天赋的人来说：如果一个模型通过了选择，并不意味着它有可能适合所选择的问题，特别是在非稳态环境中。这只是意味着它已经以某种方式通过了选择。
如果申请人通过入学考试被选入大学，这并不意味着她会答辩，更不意味着她随后会在她选择的专业中工作。
选择只是减少不适合的概率，但不一定是零。而且我们不应忘记，选择的结果也可能是假阳性和假阴性。也就是说，有一个非零的概率，即选择过程也把 "婴儿和洗澡水一起扔掉"。
让我为非常复杂的人再次解释。
当然，所有的结果都是概率性的!
训练中有模型结果，交叉验证或测试中也有结果（挑选 模型参数，并进行早期学习停止）。还有样本外的模型结果--最终估计。
如果测试的结果与样本外的结果有很好的相关性，这意味着依赖性建模的质量对于样本外的时期有惯性。在这种情况下，可以采取测试中的最佳模型（不是 "样本外"）。随后，人们可以在所有已知参数的新数据上重新训练模型，并采取最佳模型，因为与未来结果的关系实际上已经确立。
如果测试的结果与样本外的结果相关性很差，那么在训练中采取最好的模型是没有意义的。在 "非样本 "中采取最好的模型是一种适合。只有一条出路--拒绝创建模型的方法或大幅改变参数的范围。
"你可以建议他们创建一个星期的主题，例如 -- 一个星期让人们表达自己 -- 然后让他们擦亮眼睛。"
我不知道是哪个妖精在我的帖子里插入了上面这段话，但这不是我的帖子。
如果版主不喜欢我帖子里的东西，那是他们的权利。只是不要把别人的文字粘贴到我的帖子里，要表现得更有文化性：说明他们到底不喜欢什么，并以自己的名义。而我，不是为了刺激版主，从这个网站到我自己的网站去：链接在我的个人资料中。
大家再见
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"你可以建议他们创建一个星期的主题，例如 -- 一个星期让人们表达自己 -- 然后让他们擦亮眼睛。"
我不知道是哪个妖精在我的帖子里插入了上面这段话，但这不是我的帖子。
如果版主不喜欢我帖子里的东西，那是他们的权利。只是不要把别人的文字粘贴到我的帖子里，要表现得更有文化性：说明他们到底不喜欢什么，并以自己的名义。而我，不是为了刺激版主，从这个网站到我自己的网站去：链接在我的个人资料中。
大家再见!
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"你可以建议他们创建一个星期的主题，例如 -- 一个星期让人们表达自己 -- 然后让他们擦亮眼睛。"
我不知道是哪个妖精在我的帖子里插入了上面这段话，但这不是我的帖子。
如果版主不喜欢我帖子里的东西，那是他们的权利。只是不要把别人的文字粘贴到我的帖子里，要表现得更有文化性：说明他们到底不喜欢什么，并以自己的名义。而我，不是为了刺激版主，从这个网站到我自己的网站去：链接在我的个人资料中。
大家再见!
我稍后会看一下兴趣，虽然我认为我已经做了一些垃圾))))。
是的，+R是指它可能已经实现了一切可能。ML很长一段时间我都不使用，但只是模型，没有重新训练。我对ML做的最后一件事就是
在模型中塞满事件，所以它们总是能击中目标。将它们结合起来，你通常会得到93-96%。其余的，你来训练。换句话说。
如果你已经教你的孩子走了一点路，你不必每天都告诉他同样的事情，你只需告诉他什么时候跳过水坑。
(在目标中没有预测）。有点滴水不漏，目标肯定不是蜡烛的颜色））。
有点滴水不漏，目标当然不是蜡烛的颜色））））。
2、关于无偏选择训练模型的主题的阅读。
http://stats.stackexchange.com/questions/65128/nested-cross-validation-for-model-selection
/go?link=https://stats.stackexchange.com/questions/178174/when-is-nested-cross-validation-really-needed-and-can-make-a-practical-differenc