Data Science machine-learning

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Wie verwende ich Cohens Kappa als Bewertungsmetrik in GridSearchCV in Scikit Learn?

Ich habe ein Klassenungleichgewicht im Verhältnis 1:15, dh eine sehr niedrige Ereignisrate. Um die Abstimmungsparameter von GBM in Scikit Learn auszuwählen, möchte ich Kappa anstelle der F1-Punktzahl verwenden. Mein Verständnis ist, dass Kappa eine bessere Metrik als die F1-Punktzahl für das Klassenungleichgewicht ist. Aber ich konnte Kappa als Evaluierungsmetrik in …

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Kategorisierung von Ansätzen zum Umgang mit unausgeglichenen Klassen

Was ist der beste Weg, um die Ansätze zu kategorisieren, die entwickelt wurden, um das Problem der Ungleichgewichtsklassen zu lösen? Dieser Artikel kategorisiert sie in: Vorverarbeitung: umfasst Oversampling, Undersampling und Hybridmethoden, Kostensensitives Lernen: Umfasst direkte Methoden und Meta-Lernen, das letztere weiter in Schwellenwerte und Stichproben unterteilt. Ensemble-Techniken: Umfasst kostensensitive Ensembles …

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Warum ist endliche Präzision ein Problem beim maschinellen Lernen?

Können Sie erklären, was endliche Präzision ist? Warum ist endliche Präzision ein Problem beim maschinellen Lernen?

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Gibt es Techniken des maschinellen Lernens, um Punkte auf Plots / Bildern zu identifizieren?

Ich habe Daten für die seitliche Position jedes Fahrzeugs über die Zeit und die Fahrspurnummer, wie in diesen 3 Darstellungen im Bild und in den Beispieldaten unten gezeigt. > a Frame.ID xcoord Lane 1 452 27.39400 3 2 453 27.38331 3 3 454 27.42999 3 4 455 27.46512 3 5 …

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Warum sagt die Gradient Boosting-Regression negative Werte voraus, wenn mein Trainingssatz keine negativen y-Werte enthält?

Als ich die Anzahl der Bäume erhöhe in scikit lernen ist GradientBoostingRegressor, erhalte ich negative Prognosen, auch wenn es in meiner Ausbildung oder Testsatz keine negativen Werte sind. Ich habe ungefähr 10 Funktionen, von denen die meisten binär sind. Einige der Parameter, die ich eingestellt habe, waren: die Anzahl der …

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LightGBM-Ergebnisse sind je nach Reihenfolge der Daten unterschiedlich

Ich habe zwei Datensätze A und B, die hinsichtlich Anzahl der Spalten, Name der Spalten und Werte genau gleich sind. Der einzige Unterschied ist die Reihenfolge dieser Spalten. Anschließend trainiere ich das LightGBM-Modell für jeden der beiden Datensätze mit den folgenden Schritten Teilen Sie jeden Datensatz in Training und Test …

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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der Vorhersage des Validierungssatzes und des Testsatzes?

Ich habe ein XGBoost-Modell, das versucht vorherzusagen, ob eine Währung in der nächsten Periode (5 Minuten) steigen oder fallen wird. Ich habe einen Datensatz von 2004 bis 2018. Ich habe die randomisierten Daten in 95% Zug- und 5% Validierung aufgeteilt und die Genauigkeit des Validierungssatzes beträgt bis zu 55%. Wenn …

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Wie verwende ich SMOTE in der Java Weka API?

Ich versuche, ein Klassifizierungsmodell mit der Java Weka API zu erstellen. Mein Trainingsdatensatz weist Probleme mit dem Klassenungleichgewicht auf. Aus diesem Grund möchte ich SMOTE verwenden, um das Problem des Klassenungleichgewichts zu verringern. Ich weiß jedoch nicht, wie ich es in der Java Weka API verwenden soll.

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Wie kann ich die AUC aus der ROC-Kurve für die Klassifizierung berechnen?

Basierend auf TPR und FPR habe ich eine ROC-Kurve für mein binäres Klassifizierungsmodell generiert. Ich weiß nicht, wie ich den AUC-Wert berechnen soll. Ich wäre sehr hilfreich für mich, wenn Sie mir bei der Berechnung des AUC-Werts helfen können.

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Warum wird das F-Maß für Klassifizierungsaufgaben bevorzugt?

Warum wird das F-Maß normalerweise für (überwachte) Klassifizierungsaufgaben verwendet, während das G-Maß (oder der Fowlkes-Mallows-Index) im Allgemeinen für (unbeaufsichtigte) Clustering-Aufgaben verwendet wird? Das F-Maß ist das harmonische Mittel der Präzision und des Rückrufs . Das G-Maß (oder der Fowlkes-Mallows-Index) ist das geometrische Mittel der Präzision und des Rückrufs . Unten …

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Was ist die genaue Definition der VC-Dimension?

Ich studiere maschinelles Lernen aus Andrew Ng Stanford-Vorlesungen und bin gerade auf die Theorie der VC-Dimensionen gestoßen. Gemäß den Vorlesungen und dem, was ich verstanden habe, kann die Definition der VC-Dimension wie folgt angegeben werden: Wenn Sie eine Menge von Punkten finden können, so dass sie vom Klassifikator zerschmettert werden …

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So löschen Sie die gesamte Zeile, wenn die Werte in einer Spalte NaN sind [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Daten Wissenschaft Stapel Börse. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich möchte alle Zeilen löschen, die NaN-Werte für eine Spalte enthalten. Nehmen wir …

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Die Mathematik von AdaGrad und AdaDelta verstehen

Ich habe einige Modelle für ein Projekt erstellt, aber ich kann mich nicht mit der Mathematik der Adagrad- und Adadelta-Algorithmen befassen. Ich verstehe, wie Vanille-Gradienten-Abstieg funktioniert, und ich habe Code geschrieben, damit er erfolgreich funktioniert. Ich wäre dankbar, wenn mir jemand diese beiden Dinge erklären oder eine Ressource bereitstellen würde, …

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Faltungsnetzwerk zur Klassifizierung, äußerst lichtempfindlich

Ich habe ein Faltungsnetzwerk trainiert, um Bilder einer mechanischen Komponente als gut oder fehlerhaft zu klassifizieren. Obwohl die Testgenauigkeit hoch war, stellte ich fest, dass das Modell bei Bildern mit leicht unterschiedlicher Beleuchtung eine schlechte Leistung zeigte. Die Funktionen, die ich zu erkennen versuche, sind subtil, und die Beleuchtung scheint …

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Clustering mit Kosinusähnlichkeit

Ich habe einen großen Datensatz und eine Kosinusähnlichkeit zwischen ihnen. Ich möchte sie mit Cosinus-Ähnlichkeit gruppieren, die ähnliche Objekte zusammenfügt, ohne vorher die Anzahl der erwarteten Cluster angeben zu müssen. Ich habe die sklearn-Dokumentation von DBSCAN und Affinity Propagation gelesen, in der beide eine Distanzmatrix (keine Kosinus-Ähnlichkeitsmatrix) benötigen. Wirklich, ich …

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Als «machine-learning» getaggte Fragen