A Leisurely Look at Versions and Variants of the Cross Validation Estimator
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
Many versions of cross-validation (CV) exist in the literature; and each version though has different variants. All are used interchangeably by many practitioners; yet, without explanation to the connection or difference among them. This article has three contributions. First, it starts by mathematical formalization of these different versions and variants that estimate the error rate and the Area Under the ROC Curve (AUC) of a classification rule, to show the connection and difference among them. Second, we prove some of their properties and prove that many variants are either redundant or not smooth. Hence, we suggest to abandon all redundant versions and variants and only keep the leave-one-out, the $K$-fold, and the repeated $K$-fold. We show that the latter is the only among the three versions that is smooth and hence looks mathematically like estimating the mean performance of the classification rules. However, empirically, for the known phenomenon of weak correlation, which we explain mathematically and experimentally, it estimates both conditional and mean performance almost with the same accuracy. Third, we conclude the article with suggesting two research points that may answer the remaining question of whether we can come up with a finalist among the three estimators: (1) a comparative study, that is much more comprehensive than those available in literature and conclude no overall winner, is needed to consider a wide range of distributions, datasets, and classifiers including complex ones obtained via the recent deep learning approach. (2) we sketch the path of deriving a rigorous method for estimating the variance of the only smooth version, repeated $K$-fold CV, rather than those ad-hoc methods available in the literature that ignore the covariance structure among the folds of CV.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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