Suponha que eu queira aprender um classificador que use um vetor de números como entrada e dê um rótulo de classe como saída. Meus dados de treinamento consistem em um grande número de pares de entrada e saída. No entanto, quando chego ao teste de alguns dados novos, esses dados geralmente são...
Eu tenho um conjunto de dados com colunas a b c(3 atributos). aé numérico e contínuo enquanto be csão categóricos, cada um com dois níveis. Eu estou usando o método Vizinhos K-Nearest to classificar ae bon c. Portanto, para poder medir as distâncias, eu transformo meu conjunto de dados removendo be...
Esta pergunta já tem uma resposta aqui : Como limiar a previsão de probabilidade multiclasse para obter matriz de confusão? (1 resposta) Fechado há 3 meses . O exemplo acima é um exemplo muito simples de ter uma saída do classificador de probabilidade para um...
No momento, estou com alguns problemas ao analisar um conjunto de dados de tweet com máquinas de vetores de suporte. O problema é que tenho um conjunto de treinamento de classe binária desequilibrado (5: 2); que deve ser proporcional à distribuição de classe real. Ao prever, obtenho uma baixa...
Estou usando o SVM para prever diabetes. Estou usando o conjunto de dados BRFSS para esse fim. O conjunto de dados tem as dimensões de e está inclinado. A porcentagem de s na variável de destino é de 11 %, enquanto os s constituem os 89 % restantes .432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11...
Eu tenho um problema de classificação em que os pixels serão rotulados com rótulos flexíveis (que denotam probabilidades) em vez de rótulos rígidos 0,1. No início, com 0,1 pixel rígido rotulando a função de perda de entropia cruzada (sigmoidCross entropyLossLayer da Caffe) estava obtendo resultados...
Estou trabalhando na previsão de séries temporais. I tem dois conjuntos de dados D 1 = { x1 1, x2, . . . . xn}D1={x1,x2,....xn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\} e D 2 = { xn+ 1 , xn+ 2 , xn+ 3 , . . . . , xn+ k }D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., x_n+k\} . Eu tenho três modelos de...
Portanto, obter uma "idéia" do número ideal de clusters em k-means está bem documentado. Encontrei um artigo sobre como fazer isso em misturas gaussianas, mas não tenho certeza se estou convencido disso, não o entendo muito bem. Existe uma maneira ... mais gentil de fazer
Considere o contexto de um cluster de dendrograma. Vamos chamar de divergências originais as distâncias entre os indivíduos. Após a construção do dendrograma, definimos a dissimilaridade copenética entre dois indivíduos como a distância entre os grupos aos quais esses indivíduos pertencem....
Muitas vezes, ouvi os mineradores de dados aqui usarem esse termo. Como estatístico que trabalhou em problemas de classificação, estou familiarizado com o termo "treinar um classificador" e presumo que "aprenda um modelo" significa a mesma coisa. Não me importo com o termo "treinar um...
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois...
Digamos que eu queira treinar um classificador que atribua uma imagem de uma pessoa jovem , de meia-idade ou velha . Uma maneira simples seria tratar as classes como categorias independentes e treinar um classificador. Mas, aparentemente, há algum relacionamento entre as classes, como posso usar...
O Support Vector Machines com kernel de função de base radial é um classificador supervisionado de uso geral. Embora conheça os fundamentos teóricos desses SVMs e seus pontos fortes, não conheço os casos em que eles são o método preferido. Então, existe uma classe de problemas para os quais os...
Para um problema de regressão logística bayesiana, criei uma distribuição preditiva posterior. Eu coleciono amostras da distribuição preditiva e recebo milhares de amostras de (0,1) para cada observação que tenho. Visualizar a qualidade do ajuste é menos do que interessante, por exemplo: Este...
Li esta legenda em um artigo e nunca vi a AUC descrita dessa maneira em nenhum outro lugar. Isso é verdade? Existe uma maneira simples ou comprovada de ver isso? A Fig. 2 mostra a precisão da previsão de variáveis dicotômicas expressas em termos da área sob a curva característica operacional...
Entendo que a f-measure (com base na precisão e recall) é uma estimativa da precisão de um classificador. Além disso, a f-measure é favorecida à precisão quando temos um conjunto de dados desequilibrado. Eu tenho uma pergunta simples (que é mais sobre o uso de terminologia correta do que sobre...
Toda a literatura de Modelagem de Distribuição de Espécies sugere que, ao prever a presença / ausência de uma espécie usando um modelo que gera probabilidades (por exemplo, RandomForests), é importante escolher a probabilidade de limiar pela qual classificar uma espécie como presença ou ausência é...
Eu tenho lido um pouco sobre o aumento de algoritmos para tarefas de classificação e o Adaboost em particular. Entendo que o objetivo do Adaboost é levar vários "alunos fracos" e, por meio de um conjunto de iterações sobre dados de treinamento, forçar os classificadores a aprender a prever as...
Considere uma matriz de entrada e uma saída binária .XXXyyy Uma maneira comum de medir o desempenho de um classificador é usar curvas ROC. Em um gráfico ROC, a diagonal é o resultado que seria obtido de um classificador aleatório. No caso de uma saída desequilibrada o desempenho de um...
Eu tenho um conjunto de dados desequilibrado em uma tarefa de classificação binária, em que a quantidade positiva vs a quantidade negativa é 0,3% vs 99,7%. A diferença entre pontos positivos e negativos é enorme. Quando treino uma CNN com a estrutura usada no problema MNIST, o resultado do teste...