Запитання з тегом «threshold»

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

У мене взагалі питання щодо класифікації. Нехай f - класифікатор, який виводить набір ймовірностей, заданих деякими даними D. Зазвичай, можна сказати: добре, якщо P (c | D)> 0,5, ми призначимо клас 1, інакше 0 (нехай це буде двійковий класифікація). Моє запитання полягає в тому, що якщо я дізнаюся, що якщо …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

Зазвичай при логістичній регресії ми підходимо до моделі і отримуємо деякі прогнози на навчальному наборі. Тоді ми перехресно підтверджуємо ці прогнози тренувань (щось подібне тут ) і визначаємо оптимальне порогове значення на основі чогось кривої ROC. Чому ми не включимо перехресну валідацію порогу в реальну модель і не навчимо все …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

Я використовував функцію h2o.glm () в R, яка дає таблицю непередбачених результатів разом з іншою статистикою. Таблиця на випадок надзвичайних ситуацій очолюється " Перехресна вкладка на основі оптимального порогового значення F1 " Вікіпедія визначає показник F1 або F оцінка як гармонійне середнє значення точності та відкликання. Але чи Precision and …

13 threshold 

Оптимальний гіперплан у SVM визначається як: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, де поріг. Якщо у нас є деяке відображення яке відображає вхідний простір до деякого простору , ми можемо визначити SVM в просторі , де оптимальною буде гіперплан:ϕ Z Zbbbϕϕ\mathbf \phiZZZZZZ w⋅ϕ(x)+b=0.w⋅ϕ(x)+b=0.\mathbf w \cdot \mathbf \phi(\mathbf x)+b=0. Однак ми завжди …

11 svm  threshold 

Вся література з моделювання розподілу видів передбачає, що при прогнозуванні присутності / відсутності виду за допомогою моделі, яка видає ймовірності (наприклад, RandomForests), важливим є вибір порогової ймовірності, за якою фактично класифікувати вид як наявність чи відсутність, і слід не завжди покладаються на дефолт 0,5. Мені потрібна допомога з цим! Ось …

10 r  classification  random-forest  threshold 

Я працюю з тимчасовим рядом балів аномалій (фон - виявлення аномалії в комп'ютерних мережах). Щохвилини я отримую оцінку аномалії яка говорить про те, наскільки "несподіваним" чи ненормальним є поточний стан мережі. Чим вище оцінка, тим більше ненормальним є поточний стан. Теоретично можливі оцінки, близькі до 5, але майже ніколи не …

9 time-series  outliers  threshold