预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-15。
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Predictive Performance Test based on the Exhaustive Nested Cross-Validation for High-dimensional data

Iris Ivy Gauran · Hernando Ombao · Zhaoxia Yu首次提交 2024-08-06 · 修订 2025-11-24 · v2arXiv预印本

基于穷举嵌套交叉验证的高维数据预测性能检验AI 解读

It is crucial to assess the predictive performance of a model to establish its practicality and relevance in real-world scenarios, particularly for high-dimensional data analysis. Among data splitting or resampling methods, cross-validation (CV) is extensively used for several tasks such as estimating the prediction error, tuning the regularization parameter, and selecting the most suitable predictive model among competing alternatives. The $K$ -fold cross-validation is a…It is crucial to assess the predictive performance of a model to establish its practicality and relevance in real-world scenarios, particularly for high-dimensional data analysis. Among data splitting or resampling methods, cross-validation (CV) is extensively used for several tasks such as estimating the prediction error, tuning the regularization parameter, and selecting the most suitable predictive model among competing alternatives. The $K$-fold cross-validation is a…

正则化与变量选择 Bootstrap 与重抽样

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-16

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