Pertanyaan yang diberi tag «classification»

Pertanyaan kemarin Menentukan akurasi model yang memperkirakan probabilitas acara membuat saya ingin tahu tentang penilaian probabilitas. The Brier skor adalah rata-rata kuadrat error ukuran. Apakah pengukuran kinerja kesalahan absolut rata-rata analog punya nama juga?1N∑i=1N(predictioni−referencei)21N∑i=1N(predictioni−referencei)2\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i - reference_i)^2 1N∑i=1N|predictioni−referencei|1N∑i=1N|predictioni−referencei|\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}|prediction_i - reference_i|

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

Manakah fungsi biaya yang lebih baik untuk pohon hutan acak: Indeks atau entropi Gini? Saya mencoba menerapkan hutan acak di Clojure.

12 classification  random-forest  cart 

Mari kita asumsikan kita memiliki masalah klasifikasi dan pada awalnya kita ingin mendapatkan beberapa wawasan dari data dan kita melakukan t-SNE. Hasil t-SNE memisahkan kelas dengan sangat baik. Ini menyiratkan bahwa adalah mungkin untuk membangun model klasifikasi yang juga akan memisahkan kelas dengan sangat baik (jika t-SNE tidak terpisah dengan …

12 classification  tsne 

Saya melakukan tugas klasifikasi biner di mana probabilitas hasil cukup rendah (sekitar 3%). Saya mencoba memutuskan apakah akan mengoptimalkan dengan AUC atau log-loss. Seperti yang saya mengerti, AUC memaksimalkan kemampuan model untuk membedakan antara kelas-kelas sementara logloss menghukum perbedaan antara probabilitas aktual dan estimasi. Dalam tugas saya sangat penting untuk …

12 classification  binary-data  auc  log-loss 

Saya mencoba untuk menyelesaikan tugas yang disebut deteksi pejalan kaki dan saya melatih clasifer biner pada dua kategori positif - orang, negatif - latar belakang. Saya punya dataset: jumlah positif = 3752 jumlah negatif = 3800 Saya menggunakan train \ test split 80 \ 20% dan bentuk RandomForestClassifier scikit-pelajari dengan …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Jadi, saya punya matriks sekitar 60 x 1000. Saya melihatnya sebagai 60 objek dengan 1000 fitur; 60 objek dikelompokkan menjadi 3 kelas (a, b, c). 20 objek di setiap kelas, dan kita tahu klasifikasi sebenarnya. Saya ingin melakukan pembelajaran terawasi pada set 60 contoh pelatihan ini, dan saya tertarik pada …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Saya perlu mendapatkan seakurat mungkin nilai untuk kecerahan sumber cahaya yang stabil terutama yang diberikan dua belas nilai luminositas sampel. Sensornya tidak sempurna, dan cahayanya kadang-kadang bisa "berkedip" lebih terang atau lebih gelap, yang bisa diabaikan, karenanya saya perlu deteksi outlier (saya pikir?). Saya sudah membaca beberapa pendekatan di sini …

12 classification  outliers  algorithms 

Saya tidak dapat menemukan definisi umum tentang apa itu classifier? Saya mengerti cara kerjanya, tapi saya tidak bisa sampai pada definisi.

12 machine-learning  classification 

Wikipedia mengatakan bahwa: Dimensi VC adalah kardinalitas set poin terbesar yang dapat dihancurkan algoritma. Sebagai contoh, classifier linier memiliki kardinalitas n +1. Pertanyaan saya adalah mengapa kita peduli? Sebagian besar dataset yang Anda lakukan klasifikasi linier cenderung sangat besar dan mengandung banyak poin.

12 classification  algorithms  vc-dimension 

Saya punya masalah dengan 6 kelas. Jadi saya membangun classifier multiclass, sebagai berikut: untuk setiap kelas, saya memiliki satu classifier Logistic Regression, menggunakan One vs All, yang berarti saya memiliki 6 classifier yang berbeda. Saya dapat melaporkan matriks kebingungan untuk masing-masing pengklasifikasi saya. Tapi, saya ingin melaporkan matriks kebingungan untuk …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

Saya telah mencoba memahami peningkatan gradien membaca berbagai blog, situs web dan mencoba menemukan jawaban saya dengan melihat contohnya misalnya kode sumber XGBoost. Namun, saya tidak bisa menemukan penjelasan yang dapat dimengerti tentang bagaimana algoritma peningkatan gradien menghasilkan estimasi probabilitas. Jadi, bagaimana mereka menghitung probabilitas?

12 machine-learning  classification  boosting  ensemble  xgboost 

Pengujian hipotesis mirip dengan masalah Klasifikasi. Jadi katakanlah, kami memiliki 2 label yang memungkinkan untuk pengamatan (subjek) - Bersalah vs. Tidak Bersalah. Biarkan Non-Bersalah menjadi Hipotesis nol. Jika kita melihat masalah dari sudut pandang Klasifikasi, kita akan melatih Klasifikasi yang akan memprediksi probabilitas subjek yang termasuk dalam masing-masing dari 2 …

11 probability  hypothesis-testing  classification  p-value 

Asumsikan, saya memiliki classifier (Ini bisa berupa pengklasifikasi standar seperti pohon keputusan, hutan acak, regresi logistik, dll.) Untuk deteksi penipuan menggunakan kode di bawah ini library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a binary outcome - Fraud/Not-Fraud …

11 classification  supervised-learning 

Ini dianggap sebagai kasus ideal di mana struktur probabilitas yang mendasari kategori dikenal dengan sempurna. Mengapa dengan Bayes classifier kita mencapai kinerja terbaik yang bisa dicapai? Apa bukti / penjelasan formal untuk ini? Karena kami selalu menggunakan pengklasifikasi Bayes sebagai tolok ukur untuk membandingkan kinerja semua pengklasifikasi lainnya.

11 probability  classification  bayesian  bayes 

Saya mencoba membuat detektor objek yang sangat jarang terjadi (dalam gambar), berencana untuk menggunakan classifier biner CNN yang diterapkan pada jendela geser / ukuran. Saya telah membangun pelatihan 1: 1 positif-negatif yang seimbang dan set tes (apakah itu hal yang benar untuk dilakukan dalam kasus seperti itu?), Dan classifier baik-baik …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions