Statistiche e Big Data classification

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Classificazione con dati parzialmente "sconosciuti"

Supponiamo che io voglia imparare un classificatore che accetta un vettore di numeri come input e fornisce un'etichetta di classe come output. I miei dati di allenamento consistono in un gran numero di coppie input-output. Tuttavia, quando vengo a provare alcuni nuovi dati, questi dati sono in genere solo parzialmente …

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soglia di calcolo per la classificazione del rischio minimo?

Supponiamo che due classi e abbiano un attributo e abbiano distribuzione e . se abbiamo uguale precedente per la seguente matrice di costo:C1C1C_1C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} perché, è la soglia per la classificazione del rischio minimo (costo)?x0<0.5x0<0.5x_0 …

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Quando utilizzare l'impurità di Gini e quando utilizzare l'acquisizione di informazioni?

Qualcuno può spiegarmi quando utilizzare l'impurità di Gini e il guadagno di informazioni per gli alberi delle decisioni? Potete darmi situazioni / esempi di quando è meglio usare quale?

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Intervallo di confidenza per l'accuratezza della classificazione convalidata in modo incrociato

Sto lavorando a un problema di classificazione che calcola una metrica di somiglianza tra due immagini radiografiche di input. Se le immagini sono della stessa persona (etichetta di "destra"), verrà calcolata una metrica più alta; l'immissione di immagini di due persone diverse (etichetta "errata") comporterà una metrica inferiore. Ho usato …

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Precisione media e richiamo quando si utilizza la convalida incrociata

Ho eseguito la classificazione utilizzando più classificatori per dati etichettati in 2 classi e ho utilizzato la convalida incrociata 5 volte. Per ogni piega ho calcolato tp, tn, fp e fn. Quindi ho calcolato l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F per ciascun test. La mia domanda è: …

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Classificazione delle serie storiche - risultati molto scarsi

Sto lavorando a un problema di classificazione delle serie temporali in cui l'input sono dati di utilizzo vocale delle serie temporali (in secondi) per i primi 21 giorni di un account di telefono cellulare. La variabile target corrispondente è se quell'account è stato cancellato o meno nell'intervallo 35-45 giorni. Quindi …

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Confronta i classificatori in base a AUROC o precisione?

Ho un problema di classificazione binaria e provo diversi classificatori su di esso: voglio confrontare i classificatori. quale è una misura migliore AUC o precisione? E perché? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667 %

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Misure di separabilità delle classi nei problemi di classificazione

Un esempio di buona misura della separabilità delle classi negli studenti discriminanti lineari è il rapporto discriminante lineare di Fisher. Esistono altre metriche utili per determinare se i set di funzionalità forniscono una buona separazione delle classi tra le variabili target? In particolare, sono interessato a trovare buoni attributi di …

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Importanza delle variabili nella regressione logistica

Probabilmente sto affrontando un problema che è stato probabilmente risolto centinaia di volte prima, ma non sono sicuro di dove trovare la risposta. Quando si utilizza la regressione logistica, date molte funzioni e si cerca di prevedere un valore categorico binario , sono interessato a selezionare un sottoinsieme delle funzionalità …

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Utilizzo di Adaboost con SVM per la classificazione

So che Adaboost cerca di generare un classificatore forte usando una combinazione lineare di un insieme di classificatori deboli. Tuttavia, ho letto alcuni articoli che suggeriscono che Adaboost e SVM lavorano in armonia (anche se SVM è un forte classificatore) in determinate condizioni e casi . Non sono in grado …

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È possibile ottenere una ANN migliore rimuovendo alcune connessioni?

Mi chiedevo se in alcune circostanze è possibile che le ANN funzionino meglio se si eliminano alcune connessioni come ad esempio: Costruire una ANN prendendo in parallelo due ANN e A a più strati (stessi nodi di input e output) aggiungendo alcune connessioni di "comunicazione" tra gli strati nascosti di …

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Estensione dei modelli di classe 2 a problemi di classe multipla

Questo documento su Adaboost fornisce alcuni suggerimenti e codice (pagina 17) per estendere i modelli di classe 2 ai problemi di classe K. Vorrei generalizzare questo codice, in modo da poter collegare facilmente diversi modelli di 2 classi e confrontare i risultati. Poiché la maggior parte dei modelli di classificazione …

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Modello di classificazione per la previsione della valutazione del film

Sono un po 'nuovo nel data mining e sto lavorando a un modello di classificazione per la previsione della valutazione dei film. Ho raccolto set di dati da IMDB e sto pianificando di utilizzare un albero decisionale e gli approcci vicini più vicini per il mio modello. Vorrei sapere quale …

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Organizzare un albero di classificazione (in parte) in un insieme di regole?

C'è un modo in cui una volta costruito un albero di classificazione complesso usando rpart (in R), per organizzare le regole di decisione prodotte per ogni classe? Quindi, invece di ottenere un albero enorme, otteniamo un insieme di regole per ciascuna delle classi? (se é cosi, come?) Ecco un semplice …

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Sono disponibili librerie per metodi simili a CART che utilizzano predittori e risposte sparse?

Sto lavorando con alcuni grandi set di dati usando il pacchetto gbm in R. Sia la mia matrice predittore che il mio vettore di risposta sono piuttosto scarsi (cioè la maggior parte delle voci sono zero). Speravo di costruire alberi decisionali usando un algoritmo che sfrutti questa scarsità, come è …

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