Domande taggate «train»


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Vantaggi del campionamento stratificato vs casuale per la generazione di dati di allenamento in classificazione
Vorrei sapere se ci sono alcuni / alcuni vantaggi dell'utilizzo del campionamento stratificato anziché del campionamento casuale, quando si divide il set di dati originale in training e set di test per la classificazione. Inoltre, il campionamento stratificato introduce più distorsioni nel classificatore rispetto al campionamento casuale? L'applicazione, per la …


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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni
Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 



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Modo corretto di Scikit per calibrare i classificatori con CalibratedClassifierCV
Scikit ha CalibratedClassifierCV , che ci consente di calibrare i nostri modelli su una particolare coppia X, y. Lo afferma anche chiaramentedata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Se devono essere disgiunti, è legittimo addestrare il classificatore con quanto segue? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) …



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