Pytania otagowane jako classification

Klasyfikacja statystyczna to problem identyfikacji subpopulacji, do której należą nowe obserwacje, w przypadku których tożsamość subpopulacji nie jest znana, na podstawie zestawu danych szkoleniowych zawierających obserwacje, których subpopulacja jest znana. Dlatego te klasyfikacje wykażą zmienne zachowanie, które można zbadać za pomocą statystyk.

1
Nazwa średniego błędu bezwzględnego analogicznego do wyniku Briera?
Wczorajsze pytanie Określ dokładność modelu, który szacuje prawdopodobieństwo zdarzenia, zainteresowało mnie do oceny prawdopodobieństwa. Wynik Briera jest średnią kwadratową miarą błędu. Czy analogiczna średnia miara błędu bezwzględnego masz też imię?1N.∑i = 1N.( p r e di c t i O Nja- r e fe r e n c eja)2)1N.∑ja=1N.(prmirejadotjaonja-rmifamirmindomija)2)\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i …
2
optymalizacja auc vs logloss w problemach z klasyfikacją binarną
Wykonuję binarne zadanie klasyfikacyjne, w którym prawdopodobieństwo wyniku jest dość niskie (około 3%). Próbuję zdecydować, czy przeprowadzić optymalizację na podstawie AUC, czy utraty logów. O ile rozumiem, AUC maksymalizuje zdolność modelu do rozróżnienia między klasami, podczas gdy utrata logiczna karze rozbieżność między rzeczywistymi a szacowanymi prawdopodobieństwami. W moim zadaniu niezwykle …
1
Jak zmniejszyć liczbę fałszywych trafień?
Próbuję rozwiązać zadanie zwane wykrywaniem pieszych i trenuję binarny clasifer na dwóch kategoriach pozytywnych - ludzie, negatywne - tło. Mam zestaw danych: liczba wyników dodatnich = 3752 liczba ujemna = 3800 Używam train \ test split 80 \ 20% i RandomForestClassifier z scikit-learn z parametrami: RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= -1) Otrzymuję …
3
Wykrywanie wartości odstających w bardzo małych zestawach
Muszę uzyskać jak najdokładniejszą wartość jasności głównie stabilnego źródła światła, biorąc pod uwagę dwanaście wartości jasności próbki. Czujnik jest niedoskonały, a światło może czasami „migotać” jaśniej lub ciemniej, co można zignorować, stąd moja potrzeba wykrycia wartości odstających (myślę?). Przeczytałem tutaj o różnych podejściach i nie mogę się zdecydować, które wybrać. …
3
Dlaczego wymiar VC jest ważny?
Wikipedia mówi, że: Wymiar VC to liczność największego zestawu punktów, które algorytm może rozbić. Na przykład klasyfikator liniowy ma liczność n + 1. Moje pytanie brzmi: dlaczego nas to obchodzi? Większość zestawów danych, na których dokonuje się klasyfikacji liniowej, ma zwykle bardzo duże rozmiary i zawiera wiele punktów.
3
Jak zbudować macierz nieporozumień dla klasyfikatora wieloklasowego?
Mam problem z 6 klasami. Buduję klasyfikator wieloklasowy w następujący sposób: dla każdej klasy mam jeden klasyfikator regresji logistycznej, używając One vs. All, co oznacza, że ​​mam 6 różnych klasyfikatorów. Mogę zgłosić macierz nieporozumień dla każdego z moich klasyfikatorów. Chciałbym jednak zgłosić macierz nieporozumień dla WSZYSTKICH klasyfikatorów, co widziałem w …
5
Dlaczego odrzucamy hipotezę zerową na poziomie 0,05, a nie na poziomie 0,5 (jak to robimy w klasyfikacji)
Testowanie hipotez jest podobne do problemu klasyfikacji. Powiedzmy, że mamy 2 możliwe etykiety dla obserwacji (tematu) - winny kontra niewinny. Niech Niewinny będzie hipotezą zerową. Gdybyśmy spojrzeli na problem z punktu widzenia klasyfikacji, wyszkolilibyśmy klasyfikatora, który przewidziałby prawdopodobieństwo przynależności podmiotu do każdej z 2 klas, biorąc pod uwagę dane. Następnie …
2
Nauka przyrostowa dla modeli klasyfikacji w R
Załóżmy, że mam klasyfikator (może to być dowolny ze standardowych klasyfikatorów, takich jak drzewo decyzyjne, losowy las, regresja logistyczna itp.) Do wykrywania oszustw za pomocą poniższego kodu library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a binary outcome …
3
Jakiej funkcji utraty należy użyć, aby uzyskać binarny klasyfikator o wysokiej precyzji lub o wysokim przywołaniu?
Próbuję stworzyć detektor obiektów, które występują bardzo rzadko (na zdjęciach), planując użyć binarnego klasyfikatora CNN stosowanego w przesuwanym / zmienianym oknie. Skonstruowałem zbalansowane zestawy treningów i testów dodatnich i ujemnych 1: 1 (czy w takim przypadku dobrze jest to zrobić btw?), A klasyfikator ma się dobrze na zestawie testowym pod …
2
Dlaczego klasyfikator Bayesa jest idealnym klasyfikatorem?
Jest uważany za idealny przypadek, w którym struktura prawdopodobieństwa leżąca u podstaw kategorii jest doskonale znana. Dlaczego dzięki klasyfikatorowi Bayes osiągamy najlepszą wydajność, jaką można osiągnąć? Jaki jest na to formalny dowód / wyjaśnienie? Jak zawsze używamy klasyfikatora Bayesa jako punktu odniesienia do porównywania wydajności wszystkich innych klasyfikatorów.
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.