Pergunta: é possível treinar um NN para distinguir entre números pares e ímpares usando apenas como entrada os próprios números? Eu tenho o seguinte conjunto de dados: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Treinei um NN com dois neurônios de entrada (um sendo a variável...
Eu usei randomForest para classificar 6 comportamentos de animais (por exemplo, em pé, andando, nadando etc.) com base em 8 variáveis (diferentes posturas e movimentos corporais). O MDSplot no pacote randomForest me fornece essa saída e tenho problemas em interpretar o resultado. Eu fiz um PCA...
Eu sei que a regressão logística encontra um hiperplano que separa as amostras de treinamento. Sei também que as máquinas de vetores de suporte encontram o hiperplano com a margem máxima. Minha pergunta: então a diferença entre regressão logística (LR) e máquinas de vetores de suporte (SVM) é que...
No meu projeto, quero criar um modelo de regressão logística para prever a classificação binária (1 ou 0). Eu tenho 15 variáveis, 2 das quais são categóricas, enquanto o restante é uma mistura de variáveis contínuas e discretas. Para ajustar um modelo de regressão logística, fui aconselhado a...
Alguém pode ajudar a explicar algumas das matemáticas por trás da classificação no CART? Estou procurando entender como duas etapas principais acontecem. Por exemplo, eu treinei um classificador CART em um conjunto de dados e usei um conjunto de dados de teste para marcar seu desempenho preditivo,...
Estou classificando imagens usando aprendizado de máquina. Suponha que eu tenha alguns dados de treinamento (imagens) e os divida em conjuntos de treinamento e validação. E também quero aumentar os dados (produzir novas imagens a partir das originais) por rotações aleatórias e injeção de ruído. O...
Gostaria de criar uma floresta aleatória usando o seguinte processo: Construa uma árvore em amostras aleatórias dos dados e recursos usando o ganho de informações para determinar as divisões Encerre um nó folha se exceder uma profundidade predefinida OU qualquer divisão resultaria em uma contagem...
Estou treinando um modelo de classificação com a Random Forest para discriminar entre 6 categorias. Meus dados transacionais têm aproximadamente 60k + observações e 35 variáveis. Aqui está um exemplo de como ele se parece aproximadamente.
Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com...
Digamos que temos um problema de classificação binária com recursos principalmente categóricos. Usamos algum modelo não linear (por exemplo, XGBoost ou Random Forests) para aprendê-lo. Ainda se deve preocupar com a multicolinearidade? Por quê? Se a resposta acima for verdadeira, como combatê-la,...
Eu sei que os modelos estatísticos tradicionais como Cox Riscos Proporcionais de regressão e alguns modelos de Kaplan-Meier podem ser usados para prever dias até a próxima ocorrência de uma falha digamos evento etc. ie análise de sobrevida Questões Como a versão de regressão de modelos de...
Eu obtive um modelo de regressão logística (via train) para uma resposta binária e a matriz de confusão logística via confusionMatrixin caret. Isso me fornece a matriz de confusão do modelo logístico, embora não tenha certeza de qual limite está sendo usado para obtê-lo. Como obtenho a matriz de...
A Tabela 18.1 nos Elementos de aprendizagem estatística resume o desempenho de vários classificadores em um conjunto de dados de 14 classes. Estou comparando um novo algoritmo com o laço e a rede elástica para esses problemas de classificação em várias classes. Usando glmnetversão 1.5.3 (R 2.13.0)...
Uma medida comum usada para comparar dois ou mais modelos de classificação é usar a área sob a curva ROC (AUC) como uma maneira de avaliar indiretamente seu desempenho. Nesse caso, um modelo com uma AUC maior é geralmente interpretado como tendo um desempenho melhor do que um modelo com uma AUC...
Estou usando uma rede lstm e feed-forward para classificar o texto. Converto o texto em vetores muito quentes e alimento cada um no lstm para que eu possa resumir como uma única representação. Então eu o alimento para a outra rede. Mas como eu treino o lstm? Eu só quero classificar o texto em...
Estou acompanhando a pergunta que fiz anteriormente nos RBMs . Vejo muita literatura descrevendo-os, mas nenhum que realmente fale de regressão (nem mesmo classificação com dados rotulados). Sinto que ele é usado apenas para dados não rotulados. Existem recursos para lidar com a regressão? Ou é tão...
Eu sei a fórmula do erro quadrado médio e como calculá-la. Quando falamos de regressão, podemos calcular o erro médio quadrático. No entanto, podemos falar sobre um MSE para um problema de classificação e como
Faz sentido fazer o PCA antes de executar uma Classificação Florestal Aleatória? Estou lidando com dados de texto de alta dimensão e quero reduzir os recursos para evitar a maldição da dimensionalidade, mas as florestas aleatórias já não têm algum tipo de redução de
Não tenho formação em matemática, mas entendo como o Perceptron simples funciona e acho que entendo o conceito de um hiperplano (imagino-o geometricamente como um plano no espaço 3D que separa duas nuvens de pontos, assim como uma linha separa nuvens de dois pontos no espaço 2D). Mas não entendo...
Eu apliquei regressão logística aos meus dados no SAS e aqui estão a curva ROC e a tabela de classificação. Estou confortável com as figuras da tabela de classificação, mas não sei exatamente o que a curva roc e a área abaixo dela mostram. Qualquer explicação seria muito...