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Assembling Various Learning Steps

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Amin Zollanvari
Erschienen in
Machine Learning with Python
Verlag
Springer International Publishing

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Zusammenfassung

So far we have seen that in order to achieve a final predictive model, several steps are often required. These steps include (but not limited to) normalization, imputation, feature selection/extraction, model selection and training, and evaluation. The misuse of some of these steps in connection with others have been so common in various fields of study that have occasionally triggered warnings and criticism from the machine learning community. This state of affairs can be attributed in large part to the misuse of resampling evaluation rules such as cross-validation and bootstrap for model selection and/or evaluation in connection with a combination of other steps to which we refer as a composite process (e.g., combination of normalization, feature extraction, and feature selection). In this chapter we focus primarily on the proper implementation of such composite processes in connection with resampling evaluation rules.

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Titel
Assembling Various Learning Steps
Verfasst von
Amin Zollanvari
Copyright-Jahr
2023
Buch
Machine Learning with Python

Print ISBN: 978-3-031-33341-5

Electronic ISBN: 978-3-031-33342-2

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-33342-2_11

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