乐观误差估计

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2013年11月25日 (1)乐观估计(决策树归纳算法简单的选择产生最低训练误差的模型作为最终的模型)(2)悲观误差估计(使用训练误差与模型复杂度罚项的和计算泛化误差)(3)最小描述长...CSDN技术社区

2024年09月24日

2024年5月25日 Optimism 越大, 则预测误差大于0的分析师的比例越大, 分析师的乐观偏差越大。参考文献许年行, 江轩宇, 伊志宏,等. 分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险[J]. 经济研究 , 2012...CSDN博客

2024年09月24日

2023年6月30日 Optimism越大,则预测误差大于0的分析师的比例越大,分析师的乐观偏差越大。稳健性测试: 使用“分析师平均预测偏差”代替“预测误差大于0的分析师比例”进行稳健性测试。首先,计算在...搜狐网

2024年09月24日

2011年11月28日通常,training error都是小于test error的。Err在某种意义上是extra-sample error。若我们定义in-sample error,则training error对于test error的乐观估计则...豆瓣读书

2024年09月24日

2012年6月19日除了动机的起源,乐观偏差还来自于对风险评估的认知误差。比如,人们可能会误把某个高风险的个体作为比较对象,这仅仅是因为他们只对这个人有印象(也许是这个人长...科学网

2024年09月24日

2022年10月23日显然,若测试样本被用作训练了,则得到的将是过于"乐观"的估计结果。训练集和测试集的划分方法如上所述:我们希望用一个**“测试集”的“测试误差”来作为“泛...CSDN博客

2024年09月24日

2019年11月23日为了对模型的泛化误差做估计,我们需要一个与训练集(training set)相互独立的测试集(testing set),理想的测试集应当是与真实样本同分布的,并且尽量与训练集互斥,这样误差估计的可靠...知乎

2024年09月24日

2019年11月18日在决策树归纳的文献中,上述评估泛化错误率的方法也称为悲观误差估计(pessimistic error estimate)。称其为悲观是因为它假设泛化错误率比训练错误率要差(通过增加模型复杂性的惩罚...阿里云开发者社区

2024年09月24日

2024年4月10日 Bootstrap 可用于估计乐观度:Bootstrap 样本中的性能与原始样本中的性能之间的性能下降。随后从原始估计中减去这种乐观度,以获得“乐观校正”表现性能估计。用于预测模型乐观校正...知乎

2024年09月24日