cross-validation

Thus, ACC1 is the usual accuracy and ACC2 is the average of the within classes accuracy(macro average accuracy, (Ferri et al., 2009)).We averaged accuracy measures over the 5 testing phases of the cross validation and selected the parameters yielding the highest values of both ACC1 and ACC2. Then, the SVM was trained over all data using these parameters. Data already was in the range [−1,1], hence no further scaling was necessary.

So ACC1 ist die übliche Genauigkeit und Fakt ist der Durchschnitt der die innerhalb Klassen Genauigkeit (Makro durchschnittliche Genauigkeit, (Ferri Et Al., 2009)).Wir im Durchschnitt Genauigkeit Maßnahmen über 5 Testphasen des Kreuzes Validierung und woraus sich die höchsten Werte der Parameter ausgewählt Beide ACC1 und Fakt. Dann wurde der SVM über alle Daten mit ausgebildet. Diese Parameter. Daten wurde bereits im Bereich [−1, 1], daher nicht weiter Skalierung war notwendig.

Cross validation was repeated on the same training sets without noise regression, results are shown in Table 5. Overall, accuracies are improved without noise regression, in particular those of the N2–N3 classifier. The results of cross validation accuracies (using a RBF kernel) for ROI obtained from Beckmann et al. (2005) are presented in Table S2 of the supplementary material. Accuracies are comparable to those obtained from functional connectivity matrices constructed using our ROI.

Kreuzvalidierung auf den gleichen Trainings-Sets ohne Lärm Regression wurde wiederholt, werden die Ergebnisse in Tabelle 5 dargestellt. Insgesamt sind die Erfassung, ohne Lärm Regression verbessert, insbesondere die des N2-N3-Klassifikator. Die Ergebnisse der Kreuzvalidierung Genauigkeiten (unter Verwendung eines RBF-Kernel) für ROI von Beckmann et al. (2005) sind in Tabelle S2 der zusätzlichen Material gibt. Genauigkeiten sind vergleichbar mit denen aus funktionellen Konnektivität Matrizen unter Verwendung unserer ROI erzielt.

Comments should for example cover the selection procedure of these models (i.e. why a given model has been chosen in preference to alternative ones), if relevant the associated estimation error of the corresponding estimates, elements on the verification of the assumptions underlying the model, the test of the predictive power of the model using historical data, the comparison of the results generated by the model with other related sources of data, the use of screening and cross-validation studies, the tests of sensitivity of the model to parameters' estimation, the validation of the data inputs to the model.

Die Anmerkungen sollten beispielsweise das Verfahren zur Auswahl dieser Modelle (d. h., warum ein bestimmtes Modell den anderen vorgezogen wurde), unter Umständen mit Angabe des jeweiligen Schätzfehlers der einzelnen Schätzungen umfassen, ebenso Elemente zur Überprüfung der dem Modell zugrundeliegenden Annahmen, zum Test der Vorhersagekraft des Modells anhand historischer Daten, zum Vergleich der mit dem Modell erzeugten Ergebnisse mit verwandten Datenquellen, zum Einsatz von Screening- und Kreuzevaluierungsuntersuchungen, zum Test der Sensitivität des Modells gegenüber der Schätzung von Parametern und zur Validierung der in das Modell eingegebenen Daten.

to enable comparability between all three approaches a special static cross-validation design was applied.

Vergleichbarkeit zwischen allen drei Ansätzen eine besondere statische Kreuzvalidierung Design wurde angewendet ermöglichen.

fold cross validation is a stratified random selection procedure

Falten Kreuz Validierung ist eine geschichtete Zufallsauswahl-Verfahren

Cross validation for your key flexfield failed

Cross-Validierung für Ihre wichtigsten Flexfield fehlgeschlagen

Cross validation for your key flexfield failed

Kreuzvalidierung für Ihren Schlüssel Flexfield gescheitert

cross validation

Kreuzvalidierung