«classification» etiketlenmiş sorular

Hassas hatırlama eğrisini anlamaya çalışıyorum, hassasiyet ve hatırlamanın ne olduğunu anlıyorum ama anlamadığım şey "temel" değer. Bu bağlantıyı okuyordum https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ ve "Mükemmel bir sınıflandırıcının bir Hassas-Geri Çağırma eğrisi" bölümünde gösterildiği gibi taban kısmını anlamıyorum, ne işe yarar? ve bunu nasıl hesaplıyoruz? Sadece seçtiğimiz rastgele bir başlangıç ​​noktası mı? Örneğin, retweet,status_countvb …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

Karar ağacı algoritması her adımda bir özniteliğe bölündüğünden, karar ağacının maksimum derinliği verilerin öznitelik sayısına eşittir. Bu doğru mu?

14 classification  cart 

Lojistik regresyonun, eğitim örneklerini ayıran bir hiper düzlem bulduğunu biliyorum. Ayrıca destek vektör makinelerinin hiper düzlemi maksimum marjla bulduğunu da biliyorum. Benim sorum: lojistik regresyon (LR) ve destek vektör makineleri (SVM) arasındaki fark, SVM hiper düzlemi maksimum marjla bulurken LR'nin eğitim örneklerini ayıran herhangi bir hiper düzlem bulması mı? Yoksa …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

Yeni bir sınıflandırıcı algoritması performansını değerlendirmek için, doğruluk ve karmaşıklığı karşılaştırmaya çalışıyorum (eğitim ve sınıflandırmada big-O). Gönderen Machine Learning: Bir yorum Ben algoritmalar arasında ayrıca bir doğruluk tablosunu tam denetimli sınıflandırıcılar listesini almak ve 44 test problemi UCI veri repositoy . Ancak, gibi ortak sınıflandırıcılar için big-O ile bir inceleme, …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

6 kategori arasında ayrım yapmak için Random Forest ile bir sınıflandırma modeli eğitimi alıyorum. İşlem verilerim yaklaşık 60k + gözlem ve 35 değişkene sahip. İşte yaklaşık olarak nasıl göründüğüne bir örnek. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 | 2013-04-01 | 12 | US | group1 | |222 | 2013-04-12 | …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Aşağıdaki işlemi kullanarak rastgele bir orman oluşturmak istiyorum: Bölmeleri belirlemek için bilgi kazancı kullanarak rastgele veri ve özellik örnekleri üzerinde bir ağaç oluşturun Bir yaprak düğümünü önceden tanımlanmış bir derinliği aşarsa YA DA herhangi bir ayrım, önceden tanımlanmış minimum değerden daha az bir yaprak sayısıyla sonuçlanır Her ağaç için bir …

14 classification  random-forest  lasso  ensemble 

RandomForest'i 6 hayvan davranışını (örneğin Ayakta, Yürüme, Yüzme vb.) 8 değişkene (farklı vücut duruşları ve hareket) göre sınıflandırmak için kullandım. RandomForest paketindeki MDSplot bana bu çıktıyı verir ve sonucu yorumlamada sorun yaşıyorum. Aynı veriler üzerinde bir PCA yaptım ve zaten PC1 ve PC2'deki tüm sınıflar arasında güzel bir ayrım yaptım, …

14 r  classification  random-forest  multidimensional-scaling 

Bir metin sınıflandırma problemiyle uğraşmak zorundayım. Bir web tarayıcısı, belirli bir alanın web sayfalarını tarar ve yalnızca bir belirli sınıfa ait olup olmadığını öğrenmek istediğim her web sayfası için. Yani, bu sınıfı Pozitif olarak adlandırırsam , taranan her web sayfası Pozitif sınıfına veya Pozitif Olmayan sınıfına aittir . Pozitif sınıfı …

14 classification  text-mining  naive-bayes  binary-data 

Başka bir yerde bir NN gizli katman aktivasyon fonksiyonu seçim kişinin ihtiyacına dayanmalıdır , yani -1 ila 1 aralığındaki değerlere ihtiyacınız varsa tanh kullanın ve 0 ila 1 aralığı için sigmoid kullanın okudum. Sorum şu ki, kişinin neye ihtiyacı olduğunu nasıl bilebilir ? Giriş katmanının aralığına mı dayanıyor, örneğin, giriş …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

Her şeyden önce, Veri Madenciliği kitaplarının Dengesiz Veri Kümeleri ile nasıl başa çıkılacağını açıklayan bazı ortak düzenleri tanımlamak istiyorum . Genellikle ana bölüm Dengesiz Veri Kümeleri olarak adlandırılır ve bu iki alt bölümü kapsar: Maliyete Duyarlı Sınıflandırma ve Örnekleme Teknikleri. Nadir bir sınıfla ilgili bir sorunla karşı karşıya kaldığınızda hem …

14 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

1000 özellikli bilinen iki gruba ayrılan bir mikrodizi veri kümesine sınıflandırıcı olarak rastgele bir orman algoritması uyguluyorum. İlk çalıştırmadan sonra özelliklerin önemine bakıyorum ve 5, 10 ve 20 en önemli özellik ile ağaç algoritmasını tekrar çalıştırıyorum. Tüm özellikler için, ilk 10 ve 20'de OOB hata oranı tahmini% 1.19, burada ilk …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Ofisimdeki bir meslektaşım bugün bana "Ağaç modelleri iyi değil çünkü aşırı gözlemlere yakalandılar" dedi. Burada yapılan bir arama , temelde iddiayı destekleyen bu konu ile sonuçlandı . Bu da beni şu soruya yönlendiriyor - hangi durumda bir CART modeli sağlam olabilir ve bu nasıl gösterilir?

14 regression  classification  robust  cart 

Kaggle'ın yarışması Porto Seguro'nun Güvenli Sürücü Tahmini , değerlendirme metriği olarak Normalize Gini Puanını kullanıyor ve bu da bu seçimin nedenlerini merak ediyordu. Değerlendirme için AUC gibi en alışılmış metrikler yerine normalleştirilmiş gini skoru kullanmanın avantajları nelerdir?

14 classification  auc  model-evaluation  gini 

Optimal bir lambda aramak için glmnetiçeride caretkullanma cv.glmnetve aynı görevi yapmak için kullanma karşılaştırmasında çok fazla karışıklık var gibi görünüyor . Birçok soru yöneltildi, örneğin: Sınıflandırma modeli train.glmnet mi cv.glmnet mi? Glmnet'i caret ile kullanmanın doğru yolu nedir? "Caret" kullanarak çapraz onaylama "glmnet" ancak sorunun tekrarlanabilirliğinden kaynaklanabilecek hiçbir cevap verilmemiştir. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Bağlam : Bu yüzden ben kullanıyorum, parametrik görünmeyen bir ScatterPlot bir çizgi çizmek istiyorum geom_smooth()içinde ggplotde R. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.Genelleştirilmiş katkı modelleri için GAM …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning