Domande taggate «ranking»

La classifica è il compito o il risultato dell'ordinamento degli stimoli o degli esecutori dati da "più alto" a "più basso" (o * viceversa *) in qualche modo. Di solito è in contrasto con la valutazione degli stimoli. (Per classificare come metodo di trasformazione dei dati, utilizzare il tag [rank]).

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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Metriche per la valutazione degli algoritmi di classificazione
Sono interessato a esaminare diverse metriche per gli algoritmi di classificazione: ce ne sono alcuni elencati nella pagina di Wikipedia per imparare a classificare, tra cui: • Precisione media media (MAP); • DCG e NDCG; • Precisione @ n, NDCG @ n, dove "@n" indica che le metriche vengono valutate …
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Confronto di elenchi classificati
Supponiamo che due gruppi, composti da e n 2, ciascuno classifichi un insieme di 25 elementi dal più al meno importante. Quali sono i modi migliori per confrontare queste classifiche?n1n1n_1n2n2n_2 Chiaramente, è possibile eseguire 25 test di Mann-Whitney U, ma ciò comporterebbe 25 risultati di test da interpretare, che possono …
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Rango complessivo da più elenchi classificati
Ho esaminato un sacco di letteratura disponibile online, incluso questo forum senza fortuna e sperando che qualcuno possa aiutare un problema statistico che attualmente sto affrontando: Ho 5 elenchi di dati classificati, ognuno contenente 10 elementi classificati dalla posizione 1 (migliore) alla posizione 10 (peggiore). Per motivi di contesto, i …
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Come misurare la "completezza" dei collaboratori di SE?
Stack Exchange, come lo sappiamo tutti, è una raccolta di siti di domande e risposte con argomenti diversificati. Supponendo che ogni sito sia indipendente l'uno dall'altro, date le statistiche di un utente, come calcolare la sua "completezza" rispetto al ragazzo successivo? Qual è lo strumento statistico che dovrei utilizzare? Ad …
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Come misurare l'affidabilità di una classifica di consenso (problema dal libro di Kemeny-Snell)
Supponiamo che esperti ogni chiesto di classificare un insieme di oggetti in ordine o preferenza. Consentire legami nelle classifiche.kkknnn John Kemeny e Laurie Snell nel loro libro del 1962 "Modelli matematici nelle scienze sociali" propongono di risolvere il prossimo problema: PROGETTO . Sviluppa una misura dell'affidabilità di una classifica di …
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