No Unbiased Estimator of the Variance of K-Fold Cross-Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
L'erreur de prédiction, donc la perte attendue sur des données futures, est la mesure standard pour la qualité des modèles d'apprentissage statistique. Quand la distribution des données est inconnue, cette erreur ne peut être calculée mais plusieurs méthodes de rééchantillonnage, comme la validation croisée, peuvent être utilisées pour obtenir un estimateur non-biaisé de l'erreur de prédiction. Cependant pour comparer des algorithmes d'apprentissage, il faut aussi estimer l'incertitude autour de cet estimateur d'erreur future, car cette incertitude peut être très grande. Cependant, les estimateurs ordinaires de variance d'une moyenne pour des échantillons indépendants ne peuvent être utilisés à cause du recoupement des ensembles d'apprentissage utilisés pour effectuer la validation croisée. Le résultat principal de cet article est qu'il n'existe pas d'estimateur non-biaisé universel (indépendant de la distribution) de la variance de la validation croisée, en se basant sur les mesures d'erreur faites durant la validation croisée. L'analyse fournit une meilleure compréhension de la difficulté d'estimer l'incertitude autour de la validation croisée. Ces résultats se généralisent à d'autres méthodes de rééchantillonnage pour lesquelles des données sont réutilisées pour l'apprentissage ou le test.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle