Domande taggate «gini»

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La foresta casuale di Breiman utilizza il guadagno di informazioni o l'indice Gini?
Vorrei sapere se la foresta casuale di Breiman (foresta casuale nel pacchetto R randomForest) utilizza come criterio di suddivisione (criterio per la selezione degli attributi) guadagno di informazioni o indice Gini? Ho provato a scoprirlo su http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm e nella documentazione per il pacchetto randomForest in R. Ma l'unica cosa che …
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logloss vs gini / auc
Ho addestrato due modelli (classificatori binari usando h2o AutoML) e voglio selezionarne uno da usare. Ho i seguenti risultati: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 le colonne auce loglosssono le metriche di convalida incrociata (la …
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Qual è la differenza tra l'interpretazione della curva GINI e AUC?
abbiamo usato per creare la curva GINI usando l'ascensore creato con l'aiuto della percentuale di buono e cattivo per la modellazione di scorecard. Ma quello che ho studiato è che la curva ROC viene creata usando la matrice di confusione con Specificità (1- Vero negativo) come asse x e sensibilità …
13 roc  gini 
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Coefficiente gini e limiti di errore
Ho una serie temporale di dati con conteggi N = 14 in ciascun punto temporale e desidero calcolare il coefficiente di Gini e un errore standard per questa stima in ogni punto temporale. Dato che ho solo N = 14 conteggi in ogni momento ho proceduto calcolando la varianza del …
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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?
Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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