Statistiche e Big Data classification

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Funzione Softmax vs Sigmoid nel classificatore logistico?

Cosa decide la scelta della funzione (Softmax vs Sigmoid) in un classificatore logistico? Supponiamo che ci siano 4 classi di output. Ciascuna delle funzioni di cui sopra fornisce le probabilità che ciascuna classe sia l'output corretto. Quindi quale prendere per un classificatore?

63 machine-learning logistic classification softmax

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Come posso aiutare a garantire che i dati dei test non finiscano nei dati di addestramento?

Supponiamo di avere qualcuno che sta costruendo un modello predittivo, ma che qualcuno non sia necessariamente esperto di principi statistici o di apprendimento automatico adeguati. Forse stiamo aiutando quella persona mentre stanno imparando, o forse quella persona sta usando una sorta di pacchetto software che richiede una conoscenza minima da …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

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Alternative alla regressione logistica in R

Vorrei tanti algoritmi che svolgono lo stesso compito della regressione logistica. Si tratta di algoritmi / modelli che possono fornire una previsione per una risposta binaria (Y) con alcune variabili esplicative (X). Sarei felice se dopo aver nominato l'algoritmo, se mostrassi anche come implementarlo in R. Ecco un codice che …

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Quando i dati sbilanciati sono davvero un problema in Machine Learning?

Abbiamo già avuto più domande sui dati sbilanciati quando si utilizzano la regressione logistica , SVM , alberi delle decisioni , insaccamento e una serie di altre domande simili, ciò che lo rende un argomento molto popolare! Sfortunatamente, ciascuna delle domande sembra essere specifica dell'algoritmo e non ho trovato linee …

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Classificazione binaria con classi fortemente sbilanciate

Ho un set di dati sotto forma di (funzionalità, output binario 0 o 1), ma 1 si verifica abbastanza raramente, quindi solo prevedendo sempre 0, ottengo una precisione tra il 70% e il 90% (a seconda dei dati particolari che guardo ). I metodi ML mi danno la stessa accuratezza, …

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Qual è la differenza tra Multiclass e Multilabel Problem

Qual è la differenza tra un problema multiclasse e un problema multilabel?

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Perché non avvicinarsi alla classificazione attraverso la regressione?

Alcuni materiali che ho visto sull'apprendimento automatico hanno affermato che è una cattiva idea affrontare un problema di classificazione attraverso la regressione. Ma penso che sia sempre possibile fare una regressione continua per adattare i dati e troncare la previsione continua per produrre classificazioni discrete. Allora perché è una cattiva …

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Soglia di probabilità di classificazione

Ho una domanda sulla classificazione in generale. Sia f un classificatore, che genera un insieme di probabilità dati alcuni dati D. Normalmente, si direbbe: beh, se P (c | D)> 0,5, assegneremo una classe 1, altrimenti 0 (sia un binario classificazione). La mia domanda è: cosa succede se scopro che …

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Perché la regressione logistica è un classificatore lineare?

Poiché stiamo usando la funzione logistica per trasformare una combinazione lineare dell'input in un output non lineare, come può la regressione logistica essere considerata un classificatore lineare? La regressione lineare è proprio come una rete neurale senza lo strato nascosto, quindi perché le reti neurali sono considerate classificatori non lineari …

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Kernel lineare e kernel non lineare per supporto vettoriale macchina?

Quando si utilizza la macchina vettoriale di supporto, esistono delle linee guida per la scelta del kernel lineare rispetto al kernel non lineare, come RBF? Una volta ho sentito che il kernel non lineare tende a non funzionare bene quando il numero di funzionalità è grande. Ci sono riferimenti su …

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Presupposti casuali della foresta

Sono un po 'nuovo nella foresta casuale quindi sto ancora lottando con alcuni concetti di base. Nella regressione lineare, assumiamo osservazioni indipendenti, varianza costante ... Quali sono le ipotesi / ipotesi di base che facciamo quando usiamo la foresta casuale? Quali sono le differenze chiave tra foresta casuale e baia …

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Funzionalità per la classificazione delle serie storiche

Considero il problema della classificazione (multiclasse) in base a serie temporali di lunghezza variabile , ovvero trovare una funzione tramite una rappresentazione globale della serie temporale da un set di funzioni selezionate di dimensione fissa indipendente da , quindi utilizzare i metodi di classificazione standard su questo set di funzionalità. …

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Formazione di un albero decisionale contro dati non bilanciati

Sono nuovo del data mining e sto cercando di formare un albero decisionale su un set di dati che è altamente sbilanciato. Tuttavia, sto riscontrando problemi con scarsa precisione predittiva. I dati sono costituiti dagli studenti che studiano i corsi e la variabile di classe è lo stato del corso …

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Perché downsample?

Supponiamo che io voglia imparare un classificatore che prevede se un'e-mail è spam. E supponiamo che solo l'1% delle e-mail sia spam. La cosa più semplice da fare sarebbe imparare il banale classificatore che dice che nessuna delle e-mail è spam. Questo classificatore ci darebbe una precisione del 99%, ma …

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Come interpretare i valori di misura F?

Vorrei sapere come interpretare una differenza di valori di f-measure. So che la misura f è una media equilibrata tra precisione e richiamo, ma sto chiedendo il significato pratico di una differenza nelle misure F. Ad esempio, se un classificatore C1 ha un'accuratezza di 0,4 e un altro classificatore C2 …

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