Statistik dan Big Data classification

4

Fungsi Softmax vs Sigmoid di Logistic classifier?

Apa yang menentukan pilihan fungsi (Softmax vs Sigmoid) dalam pengklasifikasi Logistik? Misalkan ada 4 kelas output. Masing-masing fungsi di atas memberikan probabilitas masing-masing kelas menjadi hasil yang benar. Jadi mana yang harus diambil untuk classifier?

63 machine-learning logistic classification softmax

8

Bagaimana saya bisa membantu memastikan data pengujian tidak bocor ke dalam data pelatihan?

Misalkan kita memiliki seseorang yang membangun model prediktif, tetapi seseorang belum tentu berpengalaman dalam prinsip-prinsip statistik atau pembelajaran mesin yang tepat. Mungkin kita membantu orang itu saat mereka sedang belajar, atau mungkin orang itu menggunakan semacam paket perangkat lunak yang membutuhkan pengetahuan minimal untuk digunakan. Sekarang orang ini mungkin sangat …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

6

Alternatif untuk regresi logistik di R

Saya ingin banyak algoritma yang melakukan tugas yang sama dengan regresi logistik. Itu adalah algoritma / model yang dapat memberikan prediksi untuk respon biner (Y) dengan beberapa variabel penjelas (X). Saya akan senang jika setelah Anda menyebutkan algoritma, jika Anda juga akan menunjukkan cara mengimplementasikannya dalam R. Berikut adalah kode …

55 r regression logistic classification predictive-models

5

Kapan data tidak seimbang benar-benar masalah dalam Pembelajaran Mesin?

Kami sudah memiliki beberapa pertanyaan tentang data yang tidak seimbang ketika menggunakan regresi logistik , SVM , pohon keputusan , mengantongi dan sejumlah pertanyaan serupa lainnya, yang menjadikannya topik yang sangat populer! Sayangnya, masing-masing pertanyaan tampaknya khusus untuk algoritma dan saya tidak menemukan pedoman umum untuk menangani data yang tidak …

53 machine-learning classification predictive-models unbalanced-classes

6

Klasifikasi biner dengan kelas yang sangat tidak seimbang

Saya memiliki kumpulan data dalam bentuk (fitur, keluaran biner 0 atau 1), tetapi 1 jarang terjadi, jadi hanya dengan selalu memprediksi 0, saya mendapatkan akurasi antara 70% dan 90% (tergantung pada data tertentu yang saya lihat ). Metode ML memberi saya akurasi yang sama, dan saya merasa, harus ada beberapa …

52 machine-learning classification binary-data unbalanced-classes

5

Apa perbedaan antara Multiclass dan Multilabel Problem

Apa perbedaan antara masalah multikelas dan masalah multilabel?

52 classification clustering terminology multi-class multilabel

4

Mengapa tidak mendekati klasifikasi melalui regresi?

Beberapa bahan yang saya lihat pada pembelajaran mesin mengatakan bahwa itu adalah ide yang buruk untuk mendekati masalah klasifikasi melalui regresi. Tapi saya pikir itu selalu mungkin untuk melakukan regresi terus menerus agar sesuai dengan data dan memotong prediksi terus menerus untuk menghasilkan klasifikasi diskrit. Jadi mengapa itu ide yang …

51 regression machine-learning classification

4

Ambang peluang klasifikasi

Saya punya pertanyaan tentang klasifikasi secara umum. Misalkan f adalah classifier, yang menampilkan sekumpulan probabilitas yang diberikan beberapa data D. Biasanya, orang akan mengatakan: well, jika P (c | D)> 0,5, kami akan menetapkan kelas 1, jika tidak 0 (biarkan ini menjadi biner klasifikasi). Pertanyaan saya adalah, bagaimana jika saya …

49 machine-learning classification binary-data threshold

3

Mengapa regresi logistik adalah classifier linier?

Karena kita menggunakan fungsi logistik untuk mengubah kombinasi linear dari input menjadi output non-linear, bagaimana regresi logistik dapat dianggap sebagai classifier linier? Regresi linier sama seperti jaringan saraf tanpa lapisan tersembunyi, jadi mengapa jaringan saraf dianggap sebagai pengklasifikasi non-linear dan regresi logistik linear?

49 logistic classification neural-networks

2

Kernel linear dan kernel non-linear untuk mesin vektor dukungan?

Saat menggunakan mesin dukungan vektor, apakah ada pedoman untuk memilih kernel linear vs kernel nonlinier, seperti RBF? Saya pernah mendengar bahwa kernel non-linear cenderung tidak berkinerja baik setelah jumlah fitur besar. Apakah ada referensi tentang masalah ini?

45 machine-learning classification svm references kernel-trick

2

Asumsi hutan acak

Saya agak baru ke hutan acak jadi saya masih berjuang dengan beberapa konsep dasar. Dalam regresi linier, kami mengasumsikan pengamatan independen, varians konstan ... Apa asumsi / hipotesis dasar yang kita buat, ketika kita menggunakan hutan acak? Apa perbedaan utama antara hutan acak dan bayaran naif dalam hal asumsi model?

43 regression classification random-forest

6

Fitur untuk klasifikasi deret waktu

Saya mempertimbangkan masalah klasifikasi (multi-kelas) berdasarkan seri waktu dari panjang variabel , yaitu, untuk menemukan fungsi melalui representasi global dari seri waktu oleh serangkaian fitur yang dipilih dari ukuran tetap independen dari , dan kemudian gunakan metode klasifikasi standar pada set fitur ini. Saya tidak tertarik dengan perkiraan, yaitu memprediksif …

43 time-series classification feature-selection signal-processing

4

Melatih pohon keputusan terhadap data yang tidak seimbang

Saya baru dalam penambangan data dan saya mencoba untuk melatih pohon keputusan terhadap kumpulan data yang sangat tidak seimbang. Namun, saya mengalami masalah dengan akurasi prediksi yang buruk. Data terdiri dari siswa yang belajar kursus, dan variabel kelas adalah status kursus yang memiliki dua nilai - Ditarik atau Lancar. Usia …

43 classification cart unbalanced-classes accuracy

6

Mengapa downsample?

Misalkan saya ingin mempelajari classifier yang memprediksi jika email adalah spam. Dan anggaplah hanya 1% dari email adalah spam. Hal termudah untuk dilakukan adalah mempelajari pengklasifikasi sepele yang mengatakan tidak ada email yang merupakan spam. Penggolong ini akan memberi kita akurasi 99%, tetapi tidak akan mempelajari sesuatu yang menarik, dan …

42 machine-learning classification

9

Bagaimana cara menginterpretasikan nilai ukuran-F?

Saya ingin tahu bagaimana menafsirkan perbedaan nilai-nilai f-ukur. Saya tahu bahwa ukuran-f adalah rata-rata yang seimbang antara presisi dan daya ingat, tetapi saya bertanya tentang arti praktis dari perbedaan dalam ukuran-F. Sebagai contoh, jika classifier C1 memiliki akurasi 0,4 dan classifier C2 lainnya akurasi 0,8, maka kita dapat mengatakan bahwa …

41 classification precision-recall

Pertanyaan yang diberi tag «classification»