Запитання з тегом «unbalanced-classes»

Я хочу моделювати логістичну регресію з незбалансованими даними (9: 1). Я хотів спробувати параметр ваг у glmфункції у R, але я не на 100% впевнений, що це робить. Скажімо, моя вихідна змінна c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). тепер я хочу надати «1» вагу в 10 разів більше. тому я навожу аргумент ваг weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). Коли …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

Чи правильно я розумію, що порядок, у якому змінні вказані в багатофакторному ANOVA, має значення, але порядок не має значення при виконанні множинної лінійної регресії? Тож припускаючи такий результат, як вимірювана втрата крові y та дві категоричні змінні метод аденоїдектомії a , метод тонзилектомії b . Модель y~a+bвідрізняється від моделі …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

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 щойно закінчив читати цю дискусію. Вони стверджують, що PR AUC кращий за RUC AUC на незбалансованому наборі даних. Наприклад, у нас є 10 зразків тестових наборів даних. 9 зразків є позитивними та 1 - негативними. У нас є жахлива модель, яка прогнозує все позитивне. Таким чином, ми матимемо метрику, …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

Я маю справу з контрольованим питанням бінарної класифікації. Я хотів би використовувати пакет GBM для класифікації людей як незаражених / інфікованих. У мене в 15 разів більше незаражених, ніж заражених. Мені було цікаво, чи страждають моделі GBM у разі незбалансованих розмірів класу? Я не знайшов жодних посилань, що відповідали б …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

У мене є набір даних з кількома мільйонами рядків і ~ 100 стовпців. Я хотів би виявити близько 1% прикладів у наборі даних, які належать до загального класу. У мене мінімальне обмеження точності, але через дуже асиметричну вартість я не надто захоплююсь будь-яким особливим відкликанням (до тих пір, поки мені …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

Я хочу спробувати використовувати векторні машини підтримки (SVM) у своєму наборі даних. Перш ніж спробувати проблему, мене попередили, що SVM не справляються з надзвичайно незбалансованими даними. У моєму випадку я можу мати 95-98% 0 і 2-5% 1. Я намагався знайти ресурси, які говорили про використання SVM на рідкісних / незбалансованих …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

Мені було цікаво, чи може хтось пояснити різницю між врівноваженою точністю, яка є b_acc = (sensitivity + specificity)/2 та оцінка f1, яка становить: f1 = 2*precision*recall/(precision + recall)

15 unbalanced-classes 

Чи обробляє SVM незбалансований набір даних? Це будь-які параметри (наприклад, C або вартість помилкової класифікації), що обробляють незбалансований набір даних?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

Перш за все, я хотів би описати деякі загальні схеми, якими користуються книги Data Mining, що пояснюють, як поводитися з незбалансованими наборами даних . Зазвичай основний розділ має назву Незбалансовані набори даних, і вони охоплюють ці два підрозділи: Методи класифікації та вибірки, що чутливі до витрат. Схоже, що, зіткнувшись з …

14 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

Я намагаюся збільшити градієнт на наборі даних зі швидкістю події близько 1% за допомогою майнера Enterprise, але це не вдається отримати жодного результату. Моє питання, оскільки це підхід на основі дерева рішень, чи правильно використовувати градієнтний прискорення при такій низькій події?

14 boosting  unbalanced-classes  rare-events  gradient 

ПЕРЕДБАЧЕННЯ: Мене не хвилюють переваги використання обрізання чи ні, або як слід обрати обріз. Моє питання суто математичне і обумовлене цікавістю. Логістична регресія моделює задню умовну ймовірність класу А проти класу В, і вона відповідає гіперплану, коли задні умовні ймовірності рівні. Тож теоретично я зрозумів, що точка класифікації 0,5 зведе …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

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 

Я хотів би, щоб моя навчена модель була протестована на незбалансованому наборі даних. Чи є алгоритми для створення синтетичних даних із збалансованого міченого набору даних (спам / не-спам)?

11 unbalanced-classes  synthetic-data 

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