Cross-validation and multinomial prediction
交叉验证与多项类别预测AI 解读 ↓
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交叉验证与多项类别预测
- 研究问题
- 对于取值属于多个类别的指示变量，如何通过交叉验证选择和评价预测器，并与已有预测表达式比较？
- 方法与思路
- 作者将交叉验证的选择与评价方法用于多项类别预测，再与 Good 及 Fienberg、Holland 的类似表达式进行数值比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出交叉验证方法在多项类别预测中的应用及若干数值比较，但未报告比较的具体结果或优势范围。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对预测器的构造、交叉验证划分方式、评价准则，以及数值比较采用的类别数和样本设置。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的索引摘要；损失函数、数值结果及适用条件均未说明，不能据此判断预测优势或刊本变化。
原文摘要
The method of cross-validatory choice and assessment is applied to prediction of a multinomial indicator. The resulting predictor is compared with analogous expressions due to Good and Fienberg & Holland. Some numerical comparisons are made.