«threshold» etiketlenmiş sorular

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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 

Genellikle lojistik regresyonda, bir modele uyuyoruz ve eğitim seti hakkında bazı tahminler alıyoruz. Daha sonra bu eğitim tahminlerini ( burada olduğu gibi ) çapraz doğrular ve ROC eğrisi gibi bir şeye dayanarak optimum eşik değerine karar veririz . Neden gerçek modele INT eşiğinin çapraz doğrulamasını dahil etmiyoruz ve her şeyi …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

Diğer istatistiklerle birlikte sonuçta bir olasılık tablosu veren R'de h2o.glm () işlevini kullandım. Acil durum tablosu " F1 Optimal Threshold'a dayalı Çapraz Sekme " Wikipedia , F1 Puanını veya F Puanını hassasiyet ve hatırlamanın harmonik ortalaması olarak tanımlar. Ancak, sadece bir lojistik regresyonun tahmin edilen değerlerinin sonucu (örneğin, bir kesme …

13 threshold 

SVM'deki optimal hiper düzlem şu şekilde tanımlanır: w ⋅ x + b = 0 ,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, burada bbb eşiği temsil eder. Bazı haritalama varsa φφ\mathbf \phi biraz boşluk giriş alanını eşleyen ZZZ , biz uzay içinde SVM tanımlayabilirsiniz ZZZ Optimum hiperplane olacak: w ⋅ ϕ ( x …

11 svm  threshold 

Tüm Türler Dağıtım Modellemesi literatürü, olasılıkları (örneğin, RandomForests) çıkaran bir model kullanarak bir türün varlığını / yokluğunu tahmin ederken, bir türün varlığını veya yokluğunu gerçekte sınıflandırabilme eşik olasılığının seçilmesinin önemli olduğunu ve her zaman 0,5 varsayılanına bağlı değildir. Bu konuda yardıma ihtiyacım var! İşte benim kod: library(randomForest) library(PresenceAbsence) #build model …

10 r  classification  random-forest  threshold 

Bir dizi anormallik skoru ile çalışıyorum (arka plan bilgisayar ağlarında anomali tespitidir). Her dakika, ağın mevcut durumunun "beklenmedik" veya anormal olduğunu söyleyen anomali puanı . Puan ne kadar yüksek olursa, mevcut durum o kadar anormal olur. 5'e yakın puanlar teorik olarak mümkündür ancak neredeyse hiç gerçekleşmez.xt∈ [ 0 , 5 …

9 time-series  outliers  threshold