Statistiche e Big Data classification

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Nome dell'errore assoluto medio analogo al punteggio di Brier?

La domanda di ieri Determinare l'accuratezza del modello che stima la probabilità dell'evento mi ha incuriosito dal punteggio di probabilità. Il punteggio di Brier è una misura di errore al quadrato medio. La misura dell'errore assoluto medio analogo misura11NΣi = 1N( p r e dI c t i o nio- …

12 classification error validation scoring-rules brier-score

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Qual è la funzione di costo migliore per un albero forestale casuale: indice Gini o entropia?

Qual è la funzione di costo migliore per un albero forestale casuale: indice Gini o entropia? Sto cercando di implementare una foresta casuale a Clojure.

12 classification random-forest cart

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Quale algoritmo di classificazione si dovrebbe usare dopo aver visto che t-SNE separa bene le classi?

Supponiamo che abbiamo un problema di classificazione e all'inizio vogliamo ottenere alcune informazioni dai dati e facciamo t-SNE. Il risultato di t-SNE separa molto bene le classi. Ciò implica che è possibile costruire un modello di classificazione che separa molto bene le classi (se t-SNE non si separa bene, non …

12 classification tsne

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ottimizzazione di auc vs logloss nei problemi di classificazione binaria

Sto eseguendo un'attività di classificazione binaria in cui la probabilità di risultato è abbastanza bassa (intorno al 3%). Sto cercando di decidere se ottimizzare tramite AUC o perdita di log. Per quanto ho capito, l'AUC massimizza la capacità del modello di discriminare tra le classi mentre il logloss penalizza la …

12 classification binary-data auc log-loss

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Come ridurre il numero di falsi positivi?

Sto cercando di risolvere un compito chiamato rilevamento dei pedoni e alleno il clasifer binario su due categorie di aspetti positivi: persone, aspetti negativi, sfondo. Ho un set di dati: numero di positivi = 3752 numero di negativi = 3800 Uso train \ test split 80 \ 20% e RandomForestClassifier …

12 classification random-forest unbalanced-classes precision-recall computer-vision

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Classificazione stratificata con foreste casuali (o un altro classificatore)

Quindi, ho una matrice di circa 60 x 1000. Lo sto guardando come 60 oggetti con 1000 caratteristiche; i 60 oggetti sono raggruppati in 3 classi (a, b, c). 20 oggetti in ogni classe e conosciamo la vera classificazione. Mi piacerebbe fare un apprendimento supervisionato su questo set di 60 …

12 machine-learning classification multilevel-analysis random-forest stratification

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Rilevamento anomalo in set molto piccoli

Devo ottenere un valore il più preciso possibile per la luminosità di una fonte di luce principalmente stabile, dati dodici valori di luminosità del campione. Il sensore è imperfetto e la luce può occasionalmente "sfarfallare" più luminosa o più scura, che può essere ignorata, quindi la mia necessità di un …

12 classification outliers algorithms

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Che cos'è un classificatore?

Non riesco a trovare la definizione generale di cos'è un classificatore? Capisco come può funzionare, ma non riesco a giungere a una definizione.

12 machine-learning classification

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Perché la dimensione VC è importante?

Wikipedia afferma che: La dimensione VC è la cardinalità del più grande insieme di punti che un algoritmo può frantumare. Ad esempio, un classificatore lineare ha una cardinalità n + 1. La mia domanda è: perché ci preoccupiamo? La maggior parte dei set di dati su cui si esegue la …

12 classification algorithms vc-dimension

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Come costruire una matrice di confusione per un classificatore multiclasse?

Ho un problema con 6 classi. Quindi costruisco un classificatore multiclasse, come segue: per ogni classe, ho un classificatore di regressione logistica, usando One vs. All, il che significa che ho 6 classificatori diversi. Posso segnalare una matrice di confusione per ciascuno dei miei classificatori. Ma vorrei segnalare una matrice …

12 machine-learning logistic classification multi-class confusion-matrix

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In che modo l'aumento del gradiente calcola le stime di probabilità?

Ho cercato di capire l'incremento del gradiente leggendo vari blog, siti Web e cercando di trovare la mia risposta cercando ad esempio il codice sorgente XGBoost. Tuttavia, non riesco a trovare una spiegazione comprensibile di come gli algoritmi di aumento gradiente producano stime di probabilità. Quindi, come calcolano le probabilità?

12 machine-learning classification boosting ensemble xgboost

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Perché rifiutiamo l'ipotesi nulla a livello 0,05 e non a livello 0,5 (come facciamo nella classificazione)

Il test di ipotesi è simile a un problema di classificazione. Quindi, diciamo, abbiamo 2 possibili etichette per un'osservazione (soggetto): colpevole contro non colpevole. Lascia che il non colpevole sia l'ipotesi nulla. Se considerassimo il problema dal punto di vista della classificazione, formeremmo un classificatore che predirebbe la probabilità del …

11 probability hypothesis-testing classification p-value

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Apprendimento incrementale per modelli di classificazione in R

Supponiamo di avere un classificatore (potrebbe essere uno qualsiasi dei classificatori standard come albero decisionale, foresta casuale, regressione logistica ecc.) Per il rilevamento di frodi utilizzando il codice seguente library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a …

11 classification supervised-learning

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Quale funzione di perdita si dovrebbe usare per ottenere un classificatore binario ad alta precisione o ad alto richiamo?

Sto cercando di creare un rilevatore di oggetti che si verificano molto raramente (nelle immagini), pianificando di utilizzare un classificatore binario CNN applicato in una finestra scorrevole / ridimensionata. Ho costruito set di allenamento e test 1: 1 bilanciati positivi e negativi (è una cosa giusta da fare in questo …

11 logistic classification unbalanced-classes loss-functions

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Perché Bayes Classifier è il classificatore ideale?

È considerato il caso ideale in cui la struttura di probabilità alla base delle categorie è conosciuta perfettamente. Perché con il classificatore Bayes otteniamo le migliori prestazioni possibili? Qual è la prova / spiegazione formale per questo? Poiché utilizziamo sempre il classificatore Bayes come benchmark per confrontare le prestazioni di …

11 probability classification bayesian bayes

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