«classification» etiketlenmiş sorular

Lojistik sınıflandırıcısındaki fonksiyon seçimine (Softmax vs Sigmoid) ne karar verir? 4 çıkış sınıfı olduğunu varsayalım. Yukarıdaki fonksiyonların her biri, her sınıfın doğru çıktı olma ihtimalini verir. Peki sınıflandırıcı için hangisi?

63 machine-learning  logistic  classification  softmax 

Tahmin edici bir model inşa eden birisine sahip olduğumuzu varsayalım, ancak birinin uygun istatistiksel ya da makine öğrenmesi ilkeleri konusunda tam olarak bilgili olmadığını varsayalım. Belki o kişiye öğrenirken yardımcı oluyoruz veya belki de bu kişi kullanımı en az bilgiyi gerektiren bir çeşit yazılım paketi kullanıyor. Şimdi bu kişi, gerçek …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample 

Lojistik regresyon ile aynı görevi yapan birçok algoritma istiyorum. Bu, bazı açıklayıcı değişken (X) ile ikili bir yanıt (Y) için bir tahmin verebilecek algoritmalar / modellerdir. Algoritmayı adlandırdıktan sonra, R'de nasıl uygulanacağını gösterirseniz sevinirim: İşte diğer modellerle güncellenebilecek bir kod: set.seed(55) n <- 100 x <- c(rnorm(n), 1+rnorm(n)) y <- …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

(Özellikler, ikili çıkış 0 veya 1) şeklinde bir veri setine sahibim, ancak 1 nadiren oluyor, bu yüzden sadece her zaman 0 öngörerek% 70 ile% 90 arasında doğruluk elde ederim (baktığım verilere göre ). ML yöntemleri bana aynı doğruluğu veriyor ve bu durumda uygulanacak, açık tahmin kuralına göre doğruluğu artıracak bazı …

52 machine-learning  classification  binary-data  unbalanced-classes 

Lojistik regresyon , SVM , karar ağaçları , torbalama ve benzeri pek çok başka soru kullanırken dengesiz veriler hakkında çoktan sorularımız vardı , bu da onu çok popüler bir konu haline getirdi! Maalesef, soruların her biri algoritmaya özgü görünüyor ve dengesiz verilerle ilgilenmek için genel bir kılavuz bulamadım. Dengesiz verilerle …

52 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

Çok sınıflı bir problem ile çoklu etiket problemi arasındaki fark nedir?

52 classification  clustering  terminology  multi-class  multilabel 

Makine öğrenirken gördüğüm bazı materyaller, bir sınıflandırma problemine regresyon yoluyla yaklaşmanın kötü bir fikir olduğunu söyledi. Ancak verilere uymak için sürekli bir regresyon yapmak ve ayrık sınıflandırmalar elde etmek için sürekli tahminleri kesmek her zaman mümkün olabilir. Peki neden kötü bir fikir?

51 regression  machine-learning  classification 

Genel olarak sınıflandırma ile ilgili bir sorum var. F bazı verilerle verilen bir olasılık kümesi ortaya çıkaran bir sınıflandırıcı olsun. D Normalde biri şöyle der: p: p (c | D)> 0.5 ise 1. sınıfa, aksi takdirde 0 atarız (bunun bir ikili olmasına izin verin). sınıflama). Benim sorum şu, ne öğrenirsem, …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

Girdilin doğrusal bir kombinasyonunu doğrusal olmayan bir çıktıya dönüştürmek için lojistik işlevini kullandığımızdan, lojistik regresyon nasıl doğrusal bir sınıflandırıcı olarak değerlendirilebilir? Doğrusal regresyon, gizli katmanı olmayan bir sinir ağı gibidir; peki neden sinir ağları doğrusal olmayan sınıflandırıcılar olarak kabul edilir ve lojistik regresyon neden doğrusaldır?

49 logistic  classification  neural-networks 

Destek vektör makinesini kullanırken, RBF gibi lineer çekirdeğe göre doğrusal olmayan çekirdeği seçme konusunda yönergeler var mı? Bir zamanlar, doğrusal olmayan çekirdeğin, özelliklerin sayısı büyük olduğunda iyi performans gösterme eğiliminde olmadığını duydum. Bu konuda referans var mı?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

Ben rastgele ormanlara yeni geldiğim için hala bazı temel kavramlarla mücadele ediyorum. Doğrusal regresyonda, bağımsız gözlemler, sürekli varyans ... Rastgele orman kullandığımız zaman yaptığımız temel varsayımlar / hipotezler nelerdir? Model varsayımları açısından rastgele orman ve naif koylar arasındaki anahtar farklar nelerdir?

43 regression  classification  random-forest 

Değişken uzunluklu zaman serisine dayanan (çok sınıflı) sınıflandırma problemini , yani bir işlev bulmak için seçilen bir dizi zaman serisi küresel bir görüntüsü üzerinden özellikleri sabit büyüklüğü D arasında bağımsız T , \ phi (X_T) = v_1, \ dots, v_D \ in \ mathbb {R} ~, ve sonra bu özellik …

43 time-series  classification  feature-selection  signal-processing 

Veri madenciliğinde yeniyim ve dengesiz bir veri setine karşı bir karar ağacı yetiştirmeye çalışıyorum. Ancak, zayıf tahmin doğruluğu ile ilgili sorunlar yaşıyorum. Veriler ders okuyan öğrencilerden oluşur ve sınıf değişkeni iki değeri olan ders durumudur - Çekilmiş veya Akım. Yaş Etnik köken Cinsiyet Elbette ... Kurs Durumu Veri setinde, Akım …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

Bir e-postanın spam olup olmadığını öngören bir sınıflandırıcı öğrenmek istediğimi varsayalım. Ve e-postaların yalnızca% 1'inin spam olduğunu varsayalım. Yapılacak en kolay şey, e-postaların hiçbirinin spam olmadığını söyleyen önemsiz sınıflandırıcıyı öğrenmek olacaktır. Bu sınıflandırıcı bize% 99 doğruluk verecek, ancak ilginç bir şey öğrenmeyecek ve% 100 yanlış negatif oranlara sahip olacaktır. Bu …

42 machine-learning  classification 

F-ölçüm değerleri arasındaki farkı nasıl yorumlayacağımı bilmek istiyorum. F-ölçüsünün hassasiyet ve geri çağırma arasında dengeli bir ortalama olduğunu biliyorum, ancak F-ölçülerindeki bir farkın pratik anlamını soruyorum. Örneğin, eğer bir C1 sınıflandırıcısı 0,4 kesinliği ve bir diğer 8 sınıflandırıcısı C2 0,8 kesinliğine sahipse, C2'nin C1 ile karşılaştırıldığında test örneklerinin çiftini doğru …

41 classification  precision-recall