«unbalanced-classes» etiketlenmiş sorular

Dengesiz verilerle lojistik bir regresyon modellemek istiyorum (9: 1). glmR işlevindeki ağırlıklar seçeneğini denemek istedim , ancak ne yaptığından% 100 emin değilim. Çıktı değişkenimin olduğunu söyleyelim c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). şimdi "1" e 10 kat daha fazla ağırlık vermek istiyorum. bu yüzden ağırlık tartışmasını yapıyorum weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). Bunu yaptığımda, maksimum olasılığın hesaplanmasında dikkate alınacaktır. …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

Çok faktörlü bir ANOVA'da değişkenlerin hangi sırayla belirtildiğinin bir fark yarattığını ancak çoklu doğrusal regresyon yaparken sıralamanın önemli olmadığını anlamak doğru muyum? Böylece ölçülen kan kaybı y ve iki kategorik değişken gibi bir sonuç varsayarsak adenoidektomi yöntemi a , tonsillektomi yöntemi b . Model y~a+b, modelden farklıdır y~b+a(veya R'deki uygulamamın …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

Ciddi dengesiz veriler üzerinde çalışıyorum. Literatürde, yeniden örnekleme (aşırı veya düşük örnekleme) kullanarak verileri yeniden dengelemek için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. İki iyi yaklaşım: SMOTE: Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Teknikleri ( SMOTE ) ADASYN: Dengesiz Öğrenme için Uyarlanabilir Sentetik Örnekleme Yaklaşımı ( ADASYN ) ADASYN'i uyarladım çünkü uyarlanabilir yapısı ve çok …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

Bu tartışmayı okumayı bitirdim . PR AUC'nin dengesiz veri kümesinde ROC AUC'den daha iyi olduğunu iddia ediyorlar. Örneğin, test veri kümesinde 10 örneğimiz var. 9 numune pozitif ve 1 negatiftir. Her şeyi olumlu tahmin eden korkunç bir modelimiz var. Böylece, TP = 9, FP = 1, TN = 0, FN …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

Denetimli bir ikili sınıflandırma sorunuyla ilgileniyorum. GBM paketini bireyleri virüs bulaşmamış / virüs bulaşmış olarak sınıflandırmak için kullanmak istiyorum. Enfekte olmuş bireylerden 15 kat daha fazla enfekte olmuşum var. Dengesiz sınıf boyutlarında GBM modellerinin acı çekip çekmediğini merak ediyordum. Bu soruyu cevaplayan bir referans bulamadım. Enfekte olmamış kişilere 1, enfekte …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

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 

Veri kümemde Destek Vektör Makineleri'ni (SVM'ler) kullanmayı denemek istiyorum. Sorunu denemeden önce, SVM'lerin son derece dengesiz veriler üzerinde iyi performans göstermedikleri konusunda uyarıldım. Benim durumumda,% 95-98 0 ve% 2-5 1'e kadar sahip olabilirim. Seyrek / dengesiz verilerde SVM'lerin kullanımı hakkında konuşulan kaynakları bulmaya çalıştım, ancak bulabildiğim tek şey 'seyrekSVM'ler' (az …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

Herkesin dengeli doğruluk arasındaki farkı açıklayabileceğini merak ediyordum. b_acc = (sensitivity + specificity)/2 ve f1 puanı: f1 = 2*precision*recall/(precision + recall)

15 unbalanced-classes 

SVM dengesiz veri kümesini ele alıyor mu? Dengesiz veri kümesini işleyen herhangi bir parametre (C veya yanlış sınıflandırma maliyeti gibi) var mı?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

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 

Enterprise miner kullanarak olay oranı yaklaşık% 1 ile bir veri kümesinde degrade artırmayı deniyorum, ancak herhangi bir çıktı üretmek için başarısız. Sorum şu ki, karar ağacı temelli bir yaklaşım olduğu için, bu kadar düşük bir olayla gradyan artırmayı kullanmak doğru mu?

14 boosting  unbalanced-classes  rare-events  gradient 

ÖNSÖZ: Bir kesme kullanmanın ya da kullanmamanın yararları ya da nasıl bir kesme seçmesi gerektiği umurumda değil. Benim sorum tamamen matematiksel ve meraktan kaynaklanıyor. Lojistik regresyon, A sınıfı ile B sınıfı arasındaki arka koşullu olasılığı modellemektedir ve posterior koşullu olasılıkların eşit olduğu bir hiper düzleme uymaktadır. Teorik olarak, 0.5 sınıflandırma …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

Yaya tespiti olarak adlandırılan görevi çözmeye çalışıyorum ve iki kategori pozitif - insanlar, negatifler - arka plan üzerinde ikili clasifer eğitiyorum. Veri setim var: pozitif sayısı = 3752 negatif sayısı = 3800 Train \ test split 80 \ 20% ve RandomForestClassifier form scikit-learn parametrelerini kullanıyorum: RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= -1) Puanı …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Eğitimli modelimin dengesiz bir veri kümesinde test edilmesini istiyorum. Dengeli bir etiketlenmiş veri kümesinden (spam / spam olmayan) sentetik veri oluşturmak için herhangi bir algoritma var mı?

11 unbalanced-classes  synthetic-data 

Sürgülü / yeniden boyutlandırılmış bir pencerede uygulanan bir CNN ikili sınıflandırıcı kullanmayı planlayan, çok nadiren (görüntülerde) oluşan nesnelerin bir dedektör yapmaya çalışıyorum. Dengeli 1: 1 pozitif negatif eğitim ve test setleri oluşturdum (bu durumda btw yapmak doğru bir şey mi?) Ve sınıflandırıcı doğruluk açısından bir test seti üzerinde iyi çalışıyor. …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions