相互検証のベイジアン、MDLまたはMLの解釈?


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相互検証のベイジアン、ML、またはMDLの既知の解釈はありますか?相互検証を、特別に細工された以前のバージョンで適切な更新を実行すると解釈できますか?


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aicは基本的に1つのcvを残します。bicは基本的にシーケンシャルcv(1ステップ先の予測)です。どのタイプのcvを意味しましたか?
確率

回答:


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交差検証は、リスク(別名テストエラー、または予測エラー)の公平な推定を目的としています。損失関数が(生成)対数尤度を差し引いた場合、交差検証はモデルの予想対数尤度を返します。損失関数にベイジアン動機がある場合も同様です。

MDLは、リスクの公平な推定も目的としています。したがって、これはCVが計算で行うことに対する分析的なアプローチです。

Elements of Statistical Learningのセクション7.2を参照してください。

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