Запитання з тегом «classification»

Припустимо, я хочу вивчити класифікатор, який приймає вектор чисел як вхідний і дає мітку класу як вихід. Мої дані навчання складаються з великої кількості пар вхід-вихід. Однак, коли я приходжу до тестування деяких нових даних, ці дані, як правило, лише частково завершені. Наприклад, якщо вектор вводу має довжину 100, лише …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Припустимо, два класи і мають атрибут і мають розподіл і . якщо ми маємо рівні до для наступної матриці витрат:C 2 x N ( 0 , 0,5 ) N ( 1 , 0,5 ) P ( C 1 ) = P ( C 2 ) = 0,5С1C1C_1С2C2C_2хxxN( 0 , 0 …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

Може хтось, будь ласка, пояснить мені, коли слід використовувати домішки Джині та отримання інформації для дерев рішень? Чи можете ви надати мені ситуації / приклади, коли найкраще використовувати який?

11 machine-learning  classification  data-mining  cart 

Я працюю над проблемою класифікації, яка обчислює метрику подібності між двома вхідними рентгенівськими зображеннями. Якщо зображення однакової особи (мітка "праворуч"), буде обчислена вища метрика; Вхідні зображення двох різних людей (мітка "неправильно") призведе до нижчої метрики. Я використовував стратифіковану 10-кратну перехресну перевірку для обчислення ймовірності помилкової класифікації. Мій поточний розмір вибірки …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

Я здійснив класифікацію, використовуючи декілька класифікаторів для даних, позначених двома класами, і використовував 5-кратну перехресну перевірку. На кожну складку я обчислював tp, tn, fp і fn. Тоді я підрахував точність, точність, відкликання та F-бал для кожного тесту. Моє запитання полягає в тому, що, коли я хочу оцінити результати, я взяв …

11 classification  cross-validation  precision-recall 

Я працюю над проблемою класифікації часових рядів, де вхід - це дані про використання голосу часових рядів (у секундах) протягом перших 21 днів рахунку стільникового телефону. Відповідна цільова змінна - це чи скасовано цей обліковий запис у межах 35-45 днів. Отже, це проблема бінарної класифікації. Я отримую дуже погані результати …

11 time-series  classification 

У мене є проблема бінарної класифікації, і я експериментую на ній з різними класифікаторами: я хочу порівняти класифікатори. який з них є кращим показником AUC або точності? І чому? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667 %

11 machine-learning  classification  auc 

Я, мабуть, маю справу з проблемою, яка, ймовірно, була вирішена сто разів раніше, але я не знаю, де знайти відповідь. Використовуючи логістичну регресію, враховуючи багато функцій і намагаючись передбачити двійкове категоричне значення , мені цікаво вибрати підмножину функцій, яка прогнозує добре.x1,...,xnx1,...,xnx_1,...,x_nyyyyyyy Чи існує процедура, схожа на ласо, яку можна використовувати? …

11 machine-learning  logistic  classification 

Прикладом гарної міри відокремленості класів у лінійних дискримінантних учнів є лінійне дискримінантне відношення Фішера. Чи є інші корисні показники для визначення того, чи забезпечують набори функцій гарне розділення класів між цільовими змінними? Зокрема, мені цікаво знайти хороші багатовимірні атрибути введення для максимізації поділу цільових класів, і було б непогано мати …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Я знаю, що Adaboost намагається генерувати сильний класифікатор, використовуючи лінійну комбінацію набору слабких класифікаторів. Однак я прочитав деякі документи, які пропонують Adaboost і SVM працювати в гармонії (навіть якщо SVM є сильним класифікатором) у певних умовах та випадках . Я не в змозі зрозуміти з архітектурної та програмної точки зору, …

11 classification  svm  references  boosting 

Мені було цікаво, чи можливо за якихось обставин ANN працює краще, якщо відрізати деякі зв’язки на них, наприклад: Побудова однієї ANN, взявши паралельно два багатошарові АН і В (паралельні вузли вводу та виходу), додавши кілька "комунікаційних" зв'язків між прихованими шарами А і В? Чи можна отримати кращі результати узагальнення? Це …

11 classification  neural-networks 

У цьому документі про Adaboost наведено кілька пропозицій та код (стор. 17) щодо поширення 2-класових моделей на проблеми K-класу. Я хотів би узагальнити цей код таким чином, щоб я міг легко підключити різні моделі 2 класу та порівняти результати. Оскільки більшість моделей класифікації мають інтерфейс формули та predictметод, деякі з …

11 r  machine-learning  classification  statistical-learning  multi-class 

Я дещо новачок у видобутку даних, і працюю над класифікаційною моделлю для прогнозування рейтингу фільмів. Я зібрав набори даних від IMDB, і я планую використовувати дерева рішень та підходи найближчого сусіда для своєї моделі. Мені хотілося б знати, який вільно доступний інструмент пошуку даних може забезпечити потрібну мені функціональність.

11 classification  cart 

Чи існує спосіб побудувати складне дерево класифікації за допомогою rpart (в R) для організації правил прийняття рішень для кожного класу? Отже, замість того, щоб отримати одне величезне дерево, ми отримаємо набір правил для кожного з класів? (якщо так, то як?) Ось простий приклад коду для показу прикладів на: fit <- …

11 r  classification  cart  rpart 

Я працюю з кількома великими наборами даних, використовуючи пакет gbm в Р. І моя матриця передбачення, і мій вектор відповідей досить рідкісні (тобто більшість записів дорівнює нулю). Я сподівався побудувати дерева рішень за допомогою алгоритму, який використовує цю обмеженість, як це було зроблено тут ). У цій роботі, як і …

11 r  regression  machine-learning  classification  cart