Запитання з тегом «classification»

Одним із методів оцінювання конкурсу ImageNet (класифікація зображень на 1000 категорій) є помилка топ-5, що це означає? Дивіться: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning  classification  computer-vision 

Якщо багатокласний лінійний дискримінантний аналіз (або я також іноді читаю множинний дискримінантний аналіз) використовується для зменшення розмірності (або перетворення після зменшення розмірності за допомогою PCA), я розумію, що в цілому "нормалізація Z-балів" (або стандартизація) функції не будуть потрібні, навіть якщо вони вимірюються на абсолютно різних масштабах, правда? Оскільки LDA містить …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

1) Як я можу змінити поріг класифікації (я думаю, це 0,5 за замовчуванням) у RandomForest у sklearn? 2) як я можу зробити недостатню вибірку в sklearn? 3) У мене є такий результат класифікатора RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 …

9 classification  random-forest  precision-recall  unbalanced-classes 

У мене є логістична регресійна модель (підходить через glmnet в R з регулюванням пружної сітки), і я хотів би максимально розрізнити між справжніми позитивними та помилковими позитивами. Для цього було придумано наступну процедуру: Підходить стандартна модель логістичної регресії Використовуючи поріг прогнозування як 0,5, визначте всі позитивні прогнози Призначте вагу 1 …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet 

У мене є дані з 2-класовим маркуванням, за якими я здійснюю класифікацію, використовуючи кілька класифікаторів. А набори даних добре збалансовані. Оцінюючи ефективність класифікаторів, я повинен враховувати, наскільки точний класифікатор у визначенні не тільки справжніх позитивних, але й справжніх негативів. Тому, якщо я буду використовувати точність, і якщо класифікатор схильний до …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

У моїх даних, у мене є змінна класу, позначена як . Значення змінної цього класу становлять (двійкові). Практично всі спостереження мають 0 (близько 100%, точніше, 97%). Мені б хотілося "тестування" продуктивності на різних моделях класифікації (це може бути точність). Мені страшно траплятися, що якщо у мене є класифікаційна модель, яка …

9 classification  binary-data  model-evaluation 

Я намагаюся зрозуміти, як ЛДА «вписується» в інші контрольовані методи навчання. Я вже читав тут деякі з LDA-есків про LDA. Я вже знайомий з перцептроном, але зараз лише вивчаю LDA. Як LDA «вписується» в сімейство алгоритмів навчання під контролем? Які можуть бути його недоліки в порівнянні з іншими методами, і …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

Я початківець, коли мова йде про підтримку векторних машин. Чи є якісь вказівки, які говорять, яке ядро ​​(наприклад, лінійне, поліноміальне) найкраще підходить для конкретної проблеми? У моєму випадку я повинен класифікувати веб-сторінки відповідно до того, містять вони якусь конкретну інформацію чи ні, тобто у мене є проблема бінарної класифікації. Чи …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

Для кожного запису в моїх наборах даних я маю таку інформацію (Х1 , … , Хм , δ , Т )(Х1 ,… ,Хм ,δ ,Т ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) де ХiХiX_i є функції, δδ\delta дорівнює 1, якщо відбувається …

9 classification  survival 

Налаштування Багато алгоритмів працюють на одному відношенні або таблиці, в той час як багато реальних баз даних зберігають інформацію в декількох таблицях (Domingos, 2003). Запитання Які види алгоритмів добре навчаються з декількох (реляційних) таблиць. Зокрема, мене цікавлять алгоритми, застосовні до задач регресії та класифікації (не орієнтовані на мережевий аналіз, наприклад, …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Я маю (ккk-класова) класифікаційна проблема з набором 100 реальних оцінок прогнозів, один з яких, здається, має набагато більше пояснювальної сили, ніж будь-який з інших. Я хотів би детальніше познайомитися з ефектами інших змінних. Однак, стандартні методи машинного навчання (випадкові ліси, SVM та ін.), Схоже, переповнюються одним сильним передбачувачем і не …

9 machine-learning  classification 

Скажімо, у мене є ряд рядків для проблеми класифікації: Х1, . . .ХN, YХ1,...ХN,YX_1, ... X_N, Y Де Х1, . . . ,ХNХ1,...,ХNX_1, ..., X_N є ознаками / провісниками та YYY - клас, до якого належить поєднання функцій рядка. Багато комбінацій функцій та їх класи повторюються в наборі даних, який …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification 

У мене є шумні часові ряди, які мені потрібно сегментувати на ті ділянки з нульовою середньою, а ті ділянки без нульового середнього. Важливо знайти межі якомога точніше (чітко, де межа точно лежить, трохи суб'єктивно). Я думаю, що варіант кузуму може бути пристосований для цього, але оскільки в основному йдеться про …

9 time-series  classification  mean  change-point 

Мій набір даних складається із загальної смертності чи виживання організму на трьох типах ділянок, прибережних, середніх каналів та офшорних. Цифри в таблиці нижче представляють кількість сайтів. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Мені хотілося б дізнатися, чи кількість сайтів, де 100% смертність сталася, …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial