Запитання з тегом «classification»

Вчорашнє запитання Визначте точність моделі, яка оцінює ймовірність події, мене цікавить оцінка ймовірності. Оцінка Brier - середній показник помилки у квадраті. Чи вимірює аналогічне середнє значення абсолютної похибки маєте також ім’я?1N∑i = 1N( р р е дi c t i o ni- р е фe r e n c ei)21N∑i=1N(prегicтiонi-rеfеrенcеi)2\frac{1}{N}\sum\limits …

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

Яка краща функція витрат для випадкового лісового дерева: індекс Джині чи ентропія? Я намагаюся реалізувати випадковий ліс у Clojure.

12 classification  random-forest  cart 

Припустимо, у нас є проблема класифікації, і спочатку ми хочемо отримати деяке розуміння даних і ми робимо t-SNE. Результат t-SNE дуже добре розділяє класи. Це означає, що можна побудувати класифікаційну модель, яка також буде дуже добре розділяти класи (якщо t-SNE не відокремлюється добре, то це не означає багато). Знаючи, що …

12 classification  tsne 

Я виконую завдання бінарної класифікації, коли ймовірність результату є досить низькою (близько 3%). Я намагаюся вирішити, чи оптимізувати AUC чи втрату журналу. Наскільки я зрозумів, AUC максимізує здатність моделі розрізняти класи, в той час як logloss карає розбіжність між фактичними та оціненими ймовірностями. У моєму завданні надзвичайно важливо відточити точність …

12 classification  binary-data  auc  log-loss 

Я намагаюся вирішити завдання, яке називається пішохідним виявленням, і треную двійковий клацифер на двох позитивних категоріях - люди, негативи - на тлі. У мене є набір даних: кількість позитивів = 3752 кількість від’ємника = 3800 Я використовую поїзд \ test split 80 \ 20% і RandomForestClassifier форму scikit-learn з параметрами: …

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

Отже, у мене є матриця розміром приблизно 60 х 1000. Я розглядаю її як 60 об'єктів з 1000 особливостями; 60 об’єктів об’єднані в 3 класи (a, b, c). 20 предметів у кожному класі, і ми знаємо справжню класифікацію. Мені хотілося б вивчити під контролем цей набір з 60 прикладів навчання, …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Мені потрібно отримати максимально точне значення для яскравості головного стабільного джерела світла з урахуванням дванадцяти значень освітленості зразка. Датчик недосконалий, і світло може час від часу «мерехтіти» яскравішим або темнішим, що можна ігнорувати, отже, моя потреба у зовнішньому виявленні (я думаю?). Я трохи прочитав тут різні підходи і не можу …

12 classification  outliers  algorithms 

Я не можу знайти загальне визначення того, що таке класифікатор? Я розумію, як це може працювати, але я не можу прийти до визначення.

12 machine-learning  classification 

У Вікіпедії сказано, що: Вимір VC - це кардинальність найбільшого набору точок, який алгоритм може зруйнувати. Наприклад, лінійний класифікатор має кардинальність n + 1. Моє запитання, чому нас хвилює? Більшість наборів даних, на яких ви робите лінійну класифікацію, мають тенденцію до дуже великих розмірів і містять багато точок.

12 classification  algorithms  vc-dimension 

У мене проблема з 6 класами. Таким чином, я будую класифікатор багатокласового класу таким чином: для кожного класу я маю один класифікатор логістичної регресії, використовуючи один проти всіх, це означає, що у мене є 6 різних класифікаторів. Я можу повідомити про матрицю плутанини для кожного з моїх класифікаторів. Але я …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

Я хочу реалізувати Adaboost за допомогою рішення Stump. Чи правильно робити стільки рішень, скільки можливостей нашого набору даних у кожній ітерації Adaboost? Наприклад, якщо у мене є набір даних з 24 функціями, чи повинен я мати 24 класифікатори пеньки для кожної ітерації? Або я повинен випадковим чином вибрати деякі функції …

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

Тестування гіпотез схоже на проблему Класифікації. Отже, скажімо, у нас є 2 можливі мітки для спостереження (суб'єкта) - "Винні проти Невинні". Нехай невинувачений є нікчемною гіпотезою. Якщо ми розглянули проблему з точки зору Класифікації, ми би підготували Класифікатор, який би передбачив ймовірність приналежності суб'єкта в кожному з 2 класів за …

11 probability  hypothesis-testing  classification  p-value 

Припустимо, у мене є класифікатор (це може бути будь-який із стандартних класифікаторів, як дерево рішень, випадковий ліс, логістична регресія ... тощо) для виявлення шахрайства за допомогою наведеного нижче коду library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a …

11 classification  supervised-learning 

Вважається ідеальним випадком, коли структура ймовірностей, що лежать в основі категорій, досконало відома. Чому саме завдяки класифікатору Bayes ми досягаємо найкращих показників, яких можна досягти? Яке формальне підтвердження / пояснення цьому? Ми завжди використовуємо класифікатор Байєса як орієнтир для порівняння продуктивності всіх інших класифікаторів.

11 probability  classification  bayesian  bayes 

Я намагаюся зробити детектор об'єктів, які трапляються дуже рідко (на зображеннях), планую використовувати двійковий класифікатор CNN, застосований у розсувному / зміненому вікні. Я сконструював збалансований набір для позитивних і негативних тренувань 1: 1 (чи правильно це робити в такому випадку btw?), І класифікатор добре працює на тестовому наборі з точки …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions