Statistiche e Big Data classification

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Media (punteggi) vs Punteggio (concatenazione) in validazione incrociata

TLDR: Il mio set di dati è piuttosto piccolo (120) campioni. Durante la convalida incrociata di 10 volte, dovrei: Raccogliere gli output da ciascuna piega di prova, concatenarli in un vettore e quindi calcolare l'errore su questo vettore completo di previsioni (120 campioni)? O dovrei invece calcolare l'errore sugli output …

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Combinare i classificatori lanciando una moneta

Sto studiando un corso di apprendimento automatico e le diapositive delle lezioni contengono informazioni che ritengo contraddittorie con il libro raccomandato. Il problema è il seguente: ci sono tre classificatori: classificatore A che fornisce migliori prestazioni nell'intervallo inferiore delle soglie, classificatore B che fornisce migliori prestazioni nell'intervallo superiore delle soglie, …

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Classificazione con dati ad alto contenuto di grassi

Devo addestrare un classificatore lineare sul mio laptop con centinaia di migliaia di punti dati e circa diecimila funzionalità. Quali sono le mie opzioni? Qual è lo stato dell'arte per questo tipo di problema? Sembra che la discesa stocastica a gradiente sia una direzione promettente, e il mio senso è …

15 classification

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L'aumento del numero di funzioni comporta una riduzione della precisione ma un aumento del prec / richiamo

Sono nuovo di Machine Learning. Al momento sto usando un classificatore Naive Bayes (NB) per classificare piccoli testi in 3 classi come positivi, negativi o neutri, usando NLTK e python. Dopo aver condotto alcuni test, con un set di dati composto da 300.000 istanze (16.924 positivi 7.477 negativi e 275.599 …

15 machine-learning classification naive-bayes precision-recall

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Qual è una buona risorsa che include un confronto tra pro e contro di diversi classificatori?

Qual è il miglior classificatore di classe 2 pronto all'uso? Sì, immagino sia la domanda da un milione di dollari, e sì, sono consapevole del teorema del pranzo libero e ho anche letto le domande precedenti: Qual è il miglior classificatore di classe 2 pronto all'uso per la tua applicazione? …

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Somiglianza statistica delle serie storiche

Supponendo che uno abbia una serie temporale da cui si possono prendere varie misure come periodo, massimo, minimo, media ecc. E quindi usarle per creare un'onda sinusoidale modello con gli stessi attributi, ci sono approcci statistici che si possono usare che potrebbero quantificare quanto i dati reali si adattano al …

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Qual è il miglior classificatore di classe 2 pronto all'uso per la tua applicazione? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 3 anni fa . Regole: un classificatore per risposta vota se sei d'accordo ridimensionare / …

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Reti neurali vs tutto il resto

Non ho trovato una risposta soddisfacente a questo da Google . Naturalmente se i dati che ho sono dell'ordine di milioni, l'apprendimento profondo è la strada. E ho letto che quando non ho i big data allora forse è meglio usare altri metodi nell'apprendimento automatico. Il motivo indicato è eccessivo. …

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Per i classificatori lineari, i coefficienti più grandi implicano caratteristiche più importanti?

Sono un ingegnere del software che lavora sull'apprendimento automatico. Secondo la mia comprensione, la regressione lineare (come OLS) e la classificazione lineare (come regressione logistica e SVM) fanno una previsione basata su un prodotto interno tra coefficienti addestrati e variabili caratteristica → x :w⃗ w→\vec{w}X⃗ X→\vec{x} y^= f( w⃗ ⋅ …

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Quale misura dell'errore di addestramento segnalare per le foreste casuali?

Attualmente sto adattando foreste casuali per un problema di classificazione usando il randomForestpacchetto in R, e non sono sicuro su come segnalare errori di addestramento per questi modelli. Il mio errore di allenamento è vicino allo 0% quando lo calcolo usando le previsioni che ottengo con il comando: predict(model, data=X_train) …

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Come scegliere una metrica di errore durante la valutazione di un classificatore?

Ho visto diversi parametri di errore utilizzati nelle competizioni Kaggle: RMS, mean-square, AUC, tra gli altri. Qual è la regola generale sulla scelta di una metrica di errore, ovvero come si fa a sapere quale metrica di errore utilizzare per un determinato problema? Ci sono delle linee guida?

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Qual è la "linea di base" nella curva di richiamo di precisione

Sto cercando di capire la curva di richiamo della precisione, capisco cosa sono la precisione e il richiamo, ma la cosa che non capisco è il valore "base". Stavo leggendo questo link https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ e non capisco la parte di base come mostrato in "Una curva di richiamo di precisione di …

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Profondità di un albero decisionale

Poiché l'algoritmo dell'albero decisionale si divide su un attributo in ogni fase, la profondità massima di un albero decisionale è uguale al numero di attributi dei dati. È corretto?

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Intuizione per Support Vector Machines e l'iperpiano

Nel mio progetto voglio creare un modello di regressione logistica per prevedere la classificazione binaria (1 o 0). Ho 15 variabili, 2 delle quali sono categoriche, mentre il resto è una miscela di variabili continue e discrete. Al fine di adattare un modello di regressione logistica mi è stato consigliato …

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Come eseguire la suddivisione dei dati e convalidare il treno?

Sto facendo la classificazione delle immagini usando l'apprendimento automatico. Supponiamo che io abbia alcuni dati di allenamento (immagini) e li dividerò in set di addestramento e validazione. E voglio anche aumentare i dati (produrre nuove immagini da quelle originali) con rotazioni casuali e iniezione di rumore. Augmentaion viene eseguito offline. …

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