«classification» etiketlenmiş sorular

Şu anda randomForestR'de paketi kullanarak bir sınıflandırma sorunu için rastgele ormanlar uyuyorum ve bu modeller için eğitim hatasını nasıl bildireceğinden emin değilim . Komutla aldığım tahminleri kullanarak hesapladığımda eğitim hatam% 0'a yakın: predict(model, data=X_train) X_traineğitim verileri nerede . İlgili bir soruya yanıt olarak, rastgele ormanlar için eğitim hatası metriği olarak …

16 r  machine-learning  classification  random-forest  overfitting 

Birkaç milyon satır ve ~ 100 sütun içeren bir veri kümem var. Ortak bir sınıfa ait veri kümesindeki örneklerin yaklaşık% 1'ini tespit etmek istiyorum. Minimum hassasiyet kısıtlamam var, ancak çok asimetrik maliyet nedeniyle belirli bir geri çağırma konusunda çok hevesli değilim (10 olumlu maçla kalmadığım sürece!) Bu ortamda önerebileceğiniz bazı …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

TLDR: Veri setim oldukça küçük (120) örnektir. 10 kat çapraz doğrulama yaparken aşağıdakileri yapmalıyım: Her test katından çıktıları toplayın, bunları bir vektöre birleştirin ve daha sonra bu tam tahmin vektöründeki hatayı hesaplayın (120 örnek)? Ya da bunun yerine her katta aldığım çıkışlardaki hatayı hesaplamalıyım (kat başına 12 örnekle) ve son …

15 classification  cross-validation  small-sample 

Bir makine öğrenimi kursu okuyorum ve ders slaytlarında önerilen kitapla çeliştiğim bilgiler var. Sorun şudur: üç sınıflandırıcı vardır: daha düşük eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan A sınıflandırıcısı , daha yüksek eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan Sınıflandırıcı B , Sınıflandırıcı C bir p-coin çevirerek ve iki sınıflandırıcıdan seçerek elde …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Dizüstü bilgisayarımda yüz binlerce veri noktası ve yaklaşık on bin özellik ile doğrusal bir sınıflandırıcı eğitmem gerekiyor. Seçeneklerim neler? Bu tür bir problem için son teknoloji nedir? Stokastik degrade iniş umut verici bir yön gibi görünüyor ve benim düşüncem bu son teknoloji: "Pegasos: SVM için Primal Tahmini alt GrAdient SOlver" …

15 classification 

Makine Öğreniminde yeniyim. Şu anda 3 sınıftaki küçük metinleri NLTK ve python kullanarak pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırmak için Naive Bayes (NB) sınıflandırıcısı kullanıyorum. Bazı testler yaptıktan sonra, 300.000 örnekten oluşan bir veri kümesiyle (16.924 pozitif 7.477 negatif ve 275.599 nötr), özellik sayısını artırdığımda doğruluk azalır, ancak pozitif ve …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

Kutudan çıktığı en iyi 2 sınıf sınıflandırıcı nedir? Evet, sanırım bu milyon dolarlık bir soru ve evet, ücretsiz öğle yemeği teoreminin farkında değilim ve önceki soruları da okudum: Uygulamanız için en iyi 2 sınıfı sınıflandırıcı nedir? ve En Kötü sınıflandırıcı Yine de konuyla ilgili daha fazla okumak istiyorum. Farklı sınıflandırıcıların …

15 machine-learning  classification  references 

Birinin periyot, maksimum, minimum, ortalama vb. gerçek veriler varsayılan modele ne kadar uyuyor? Serideki veri noktalarının sayısı 10 ile 50 arasında değişecektir. Benim çok basit bir ilk düşüncem sinüs dalgasının yönlü hareketine bir değer atfetmekti, yani +1 +1 +1 +1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 +1 +1 …

15 time-series  classification 

Kapalı . Bu soru görüş temelli . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek gerçekler ve alıntılarla yanıtlanabilmesi için soruyu güncelleyin . 3 yıl önce kapalı . Kurallar: cevap başına bir sınıflandırıcı kabul edersen oy ver kopyaları kaldır / kaldır. başvurunuzu yoruma ekleyin

15 machine-learning  classification  application 

Google'dan buna tatmin edici bir cevap bulamadım . Tabii ki elimdeki veriler milyonlarca mertebede ise, derin öğrenme yoludur. Ve büyük veriye sahip olmadığımda belki de makine öğreniminde diğer yöntemleri kullanmanın daha iyi olduğunu okudum. Verilen neden aşırı uydurmadır. Makine öğrenimi: örn. Verilere bakmak, özellik çıkarma, toplanandan yeni özellikler hazırlamak vb. …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Projemde ikili sınıflandırmayı (1 veya 0) tahmin etmek için bir lojistik regresyon modeli oluşturmak istiyorum. 2'si kategorik olmak üzere 15 değişkenim var, geri kalanı sürekli ve ayrık değişkenlerin bir karışımı. Bir lojistik regresyon modeline uymak için SVM, algılayıcı veya doğrusal programlama kullanarak doğrusal ayrılabilirliği kontrol etmem önerildi. Bu, burada lineer …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

Makine öğrenimi üzerinde çalışan bir yazılım mühendisiyim. Anladığım kadarıyla, doğrusal regresyon (OLS gibi) ve doğrusal sınıflandırma (lojistik regresyon ve SVM gibi), eğitimli katsayılar ve özellik değişkenleri arasındaki iç ürüne dayalı bir tahmin yapar :w⃗ w→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^= f( w⃗ ⋅ x⃗ ) = f( ∑benwbenxben)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Makine öğrenimini kullanarak görüntü sınıflandırması yapıyorum. Bazı eğitim verilerim (resimlerim) olduğunu ve verileri eğitim ve doğrulama setlerine böldüğümü varsayalım. Ve ayrıca rastgele döndürmeler ve gürültü enjeksiyonu ile verileri (orijinallerinden yeni görüntüler üretmek) artırmak istiyorum. Güçlendirme çevrimdışı yapılır. Veri güçlendirmeyi yapmanın doğru yolu hangisidir? Önce verileri eğitim ve doğrulama kümelerine ayırın, …

15 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

Kaggle yarışmalarında kullanılan farklı hata metriklerini gördüm: RMS, ortalama kare, AUC ve diğerleri. Bir hata metriği seçmenin genel kuralı nedir, yani belirli bir sorun için hangi hata metriğinin kullanılacağını nasıl bilebilirsiniz? Herhangi bir yönerge var mı?

15 machine-learning  classification  error 

Bir dizi girdi verildiğinde, bu dizinin istenen belirli bir özelliğe sahip olup olmadığını belirlemem gerekir. Özellik yalnızca doğru veya yanlış olabilir, yani bir dizinin ait olabileceği yalnızca iki olası sınıf vardır. Dizi ve özellik arasındaki kesin ilişki belirsizdir, ancak bunun çok tutarlı olduğuna ve istatistiksel sınıflandırmaya uygun olması gerektiğine inanıyorum. …

15 machine-learning  classification  modeling