Predictive Models on Random Data
Data Skeptic22 Heinä 2016

Predictive Models on Random Data

This week is an insightful discussion with Claudia Perlich about some situations in machine learning where models can be built, perhaps by well-intentioned practitioners, to appear to be highly predictive despite being trained on random data. Our discussion covers some novel observations about ROC and AUC, as well as an informative discussion of leakage.

Much of our discussion is inspired by two excellent papers Claudia authored: Leakage in Data Mining: Formulation, Detection, and Avoidance and On Cross Validation and Stacking: Building Seemingly Predictive Models on Random Data. Both are highly recommended reading!

Tämä jakso on lisätty Podme-palveluun avoimen RSS-syötteen kautta eikä se ole Podmen omaa tuotantoa. Siksi jakso saattaa sisältää mainontaa.

Jaksot(601)

Suosittua kategoriassa Tiede

rss-mita-tulisi-tietaa
rss-poliisin-mieli
tiedekulma-podcast
menologeja-tutkimusmatka-vaihdevuosiin
sotataidon-ytimessa
filocast-filosofian-perusteet
rss-duodecim-lehti
rss-astetta-parempi-elama-podcast
rss-lapsuuden-rakentajat-podcast
utelias-mieli
docemilia
radio-antro
rss-ranskaa-raakana
rss-kasvatuspsykologiaa-kaikille
rss-tiedetta-vai-tarinaa
rss-luontopodi-samuel-glassar-tutkii-luonnon-ihmeita
rss-sosiopodi