Запитання з тегом «classification»

Мене бентежить питання про розподіл даних для k-кратної перехресної перевірки ансамблевого навчання. Якщо припустити, що я маю ансамблеву базу для класифікації. Мій перший шар містить класифікаційні моделі, наприклад svm, дерева рішень. Мій другий шар містить модель голосування, яка поєднує прогнози з першого шару і дає остаточний прогноз. Якщо ми використовуємо …

20 classification  cross-validation  ensemble 

Я експериментую з випадковими лісами з scikit-learn, і я отримую чудові результати свого навчального набору, але порівняно погані результати на моєму тестовому наборі ... Ось проблема (натхненна покером), яку я намагаюся вирішити: Враховуючи дірові карти гравця A, картки гравців B з дірками та флоп (3 карти), який гравець має найкращу …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

Остаточне редагування з усіма оновленими ресурсами: Для проекту я застосовую алгоритми машинного навчання для класифікації. Завдання: Досить обмежені марковані дані та набагато більше мічених даних. Цілі: Застосовуйте напівнаглядову класифікацію Застосувати як-небудь напівпідконтрольний процес маркування (відомий як активне навчання) Я знайшов багато інформації з науково-дослідних робіт, таких як застосування EM, Transductive …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

Я працюю над сильно незбалансованими даними. У літературі використовується декілька методів, щоб збалансувати дані за допомогою повторного відбору вибірок (над- чи недостатня вибірка). Два хороших підходи: SMOTE: Техніка надмірного відбору синтетичних меншин ( SMOTE ) ADASYN: Адаптивний синтетичний підбір проб для збалансованого навчання ( ADASYN ) Я реалізував ADASYN, оскільки …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

Я працюю над проектом машинного навчання з даними, які вже (сильно) упереджені підбором даних. Припустимо, у вас є набір жорстко закодованих правил. Як ви будуєте модель машинного навчання для її заміни, коли всі дані, які вона може використовувати, - це дані, які вже відфільтровані за цими правилами? Щоб зрозуміти, я …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

Закрито . Це питання ґрунтується на думці . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб на нього можна було відповісти фактами та цитатами, відредагувавши цю публікацію . Закрито 2 роки тому . Яка ваша думка щодо надмірного зразка в класифікації взагалі та алгоритму SMOTE зокрема? Чому …

18 machine-learning  classification  oversampling 

Я хочу зробити класифікацію моїх текстових даних. У мене 300 classes200 навчальних документів на заняття (так 60000 documents in total), і це, ймовірно, призведе до дуже високих розмірних даних (ми можемо шукати розміри, що перевищують 1 мільйон ). Я хотів би виконати наступні кроки в трубопроводі (просто щоб ви зрозуміли, …

18 machine-learning  classification  text-mining 

Заблокований . Це питання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. Я шукаю набори даних у соціальній мережі (twitter, friendfeed, facebook, lastfm тощо) для завдань класифікації, бажано у форматі arff. Мої пошуки через UCI та Google досі …

18 classification  dataset 

Мені потрібно класифікувати URL-адреси на категорії. Скажімо, у мене є 15 категорій, на які я планую занулювати кожну URL-адресу. Чи краще 15-ти класичний класифікатор? Де я маю 15 міток і генерую функції для кожної точки даних. Або створити 15 двійкових класифікаторів, скажімо: Movie чи Non-Movie, і використати цифри, які я …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

Під час експерименту з класифікації тексту я виявив класифікатор хребта, що генерує результати, які постійно перевершують тести серед тих класифікаторів, які частіше згадуються та застосовуються для завдань з виведення тексту, таких як SVM, NB, kNN тощо. Хоча я ще не розробив про оптимізацію кожного класифікатора в цій конкретній задачі класифікації …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

Нижче наведено 6 меж рішення. Межі рішення - фіолетові лінії. Точки та хрестики - це два різних набори даних. Ми повинні вирішити, який з них: Лінійний SVM Кернелізоване SVM (Поліномне ядро ​​порядку 2) Перцепрон Логістична регресія Нейронна мережа (1 прихований шар з 10 випрямленими лінійними одиницями) Нейронна мережа (1 прихований …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

Загалом, у проблемі класифікації, де мета - точно передбачити вибіркову приналежність до класу, коли я не повинен використовувати класифікатор ансамблю? Це питання тісно пов'язане з тим, чому б не завжди використовувати ансамблеве навчання? . Це питання задає, чому ми не використовуємо ансамблі весь час. Хочеться знати, чи є випадки, коли …

17 classification  boosting  ensemble  bagging 

У невеликій проблемі класифікації тексту, яку я розглядав, Naive Bayes демонстрував виставу, схожу на SVM або більше, і я дуже розгубився. Мені було цікаво, які фактори визначають тріумф одного алгоритму над іншим. Чи бувають ситуації, коли немає сенсу використовувати Naive Bayes над SVM? Чи може хтось пролити на це світло?

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

У мене є цей побічний проект, де я переглядаю веб-сайти місцевих новин у своїй країні і хочу створити індекс злочинності та індекс політичної нестабільності. Я вже висвітлював інформаційно-пошукову частину проекту. Мій план: Непідконтрольне вилучення теми. Виявлення дублікатів поблизу. Контрольована класифікація та рівень інцидентів (злочинність / політичний - високий / середній …

17 machine-learning  classification  text-mining 

Хочу порівняти точність двох класифікаторів за статистичною значимістю. Обидва класифікатори виконуються в одному наборі даних. Це змушує мене вважати, що я повинен використовувати тестовий тест з одного зразка з того, що я читав . Наприклад: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64% accuracy Dataset size: 78,000 Це правильний тест для …

17 machine-learning  statistical-significance  classification  t-test