Statistiken und Big Data classification

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Klassifizierung mit teilweise „unbekannten“ Daten

Angenommen, ich möchte einen Klassifizierer lernen, der einen Vektor von Zahlen als Eingabe verwendet und eine Klassenbezeichnung als Ausgabe gibt. Meine Trainingsdaten bestehen aus einer großen Anzahl von Eingabe-Ausgabe-Paaren. Wenn ich jedoch einige neue Daten teste, sind diese Daten normalerweise nur teilweise vollständig. Wenn der Eingabevektor beispielsweise die Länge 100 …

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Berechnungsschwelle für Mindestrisikoklassifikator?

Angenommen, zwei Klassen C1C1C_1 und haben ein Attribut und die Verteilung und . wenn wir gleich vor für folgende Kostenmatrix haben:C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} Warum ist der Schwellenwert für den Klassifikator für das minimale Risiko (Kosten)?x0<0.5x0<0,5x_0 < …

11 machine-learning classification bayesian normal-distribution bivariate

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Wann wird Gini-Verunreinigung verwendet und wann wird Informationsgewinn verwendet?

Kann mir bitte jemand erklären, wann Gini-Verunreinigung und Informationsgewinn für Entscheidungsbäume verwendet werden sollen? Können Sie mir Situationen / Beispiele geben, wann welche am besten zu verwenden ist?

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Konfidenzintervall für die kreuzvalidierte Klassifizierungsgenauigkeit

Ich arbeite an einem Klassifizierungsproblem, das eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen zwei eingegebenen Röntgenbildern berechnet. Wenn die Bilder von derselben Person stammen (Bezeichnung "rechts"), wird eine höhere Metrik berechnet. Eingabebilder von zwei verschiedenen Personen (Bezeichnung "falsch") führen zu einer niedrigeren Metrik. Ich habe eine geschichtete 10-fache Kreuzvalidierung verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer …

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Mittelung der Präzision und des Rückrufs bei Verwendung der Kreuzvalidierung

Ich habe eine Klassifizierung unter Verwendung mehrerer Klassifizierer für Daten mit 2 Klassen durchgeführt und eine 5-fache Kreuzvalidierung verwendet. Für jede Falte berechnete ich tp, tn, fp und fn. Dann berechnete ich die Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F-Punktzahl für jeden Test. Meine Frage ist, wenn ich die Ergebnisse mitteln möchte, …

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Zeitreihenklassifikation - sehr schlechte Ergebnisse

Ich arbeite an einem Zeitreihenklassifizierungsproblem, bei dem die Eingabe Zeitreihen-Sprachnutzungsdaten (in Sekunden) für die ersten 21 Tage eines Mobiltelefonkontos sind. Die entsprechende Zielvariable ist, ob dieses Konto im Bereich von 35 bis 45 Tagen gekündigt wurde oder nicht. Es handelt sich also um ein binäres Klassifizierungsproblem. Ich erhalte sehr schlechte …

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Klassifikatoren anhand von AUROC oder Genauigkeit vergleichen?

Ich habe ein Problem mit der binären Klassifizierung und experimentiere mit verschiedenen Klassifizierern: Ich möchte die Klassifizierer vergleichen. Welches ist ein besseres Maß für die AUC oder Genauigkeit? Und warum? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667 %

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Bedeutung von Variablen für die logistische Regression

Ich habe es wahrscheinlich mit einem Problem zu tun, das wahrscheinlich schon hundert Mal gelöst wurde, aber ich bin mir nicht sicher, wo ich die Antwort finden kann. Bei Verwendung der logistischen Regression werden bei vielen Funktionen und versuchen , einen binären kategorischen Wert vorherzusagen , y , ich bin …

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Messungen der Klassentrennbarkeit bei Klassifizierungsproblemen

Ein Beispiel für ein gutes Maß für die Klassentrennbarkeit bei Lernenden mit linearer Diskriminanz ist das lineare Diskriminanzverhältnis von Fisher. Gibt es andere nützliche Metriken, um festzustellen, ob Feature-Sets eine gute Klassentrennung zwischen Zielvariablen bieten? Insbesondere bin ich daran interessiert, gute multivariate Eingabeattribute zur Maximierung der Zielklassentrennung zu finden, und …

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Verwenden von Adaboost mit SVM zur Klassifizierung

Ich weiß, dass Adaboost versucht, einen starken Klassifikator unter Verwendung einer linearen Kombination einer Reihe schwacher Klassifikatoren zu erzeugen. Ich habe jedoch einige Artikel gelesen, in denen darauf hingewiesen wird, dass Adaboost und SVMs unter bestimmten Bedingungen und in bestimmten Fällen harmonisch funktionieren (obwohl SVM ein starker Klassifikator ist) . …

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Möglich, eine bessere ANN durch Entfernen einiger Verbindungen zu erhalten?

Ich habe mich gefragt, ob es unter bestimmten Umständen möglich ist, dass ANNs eine bessere Leistung erbringen, wenn Sie einige Verbindungen auf ihnen entfernen, wie zum Beispiel: Aufbau eines ANN durch parallele Verwendung von zwei mehrschichtigen ANNs A und B (gleiche Eingangs- und Ausgangsknoten), die einige "Kommunikations" -Verbindungen zwischen den …

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Erweiterung von 2-Klassen-Modellen auf Mehrklassenprobleme

Dieses Dokument zu Adaboost enthält einige Vorschläge und Codes (Seite 17) für die Erweiterung von 2-Klassen-Modellen auf Probleme der K-Klasse. Ich möchte diesen Code so verallgemeinern, dass ich problemlos verschiedene 2-Klassen-Modelle anschließen und die Ergebnisse vergleichen kann. Da die meisten Klassifizierungsmodelle über eine Formelschnittstelle und eine predictMethode verfügen, sollte ein …

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Klassifizierungsmodell für die Vorhersage von Filmbewertungen

Ich bin etwas neu im Data Mining und arbeite an einem Klassifizierungsmodell für die Vorhersage von Filmbewertungen. Ich habe Datensätze aus der IMDB gesammelt und plane, für mein Modell Entscheidungsbäume und Ansätze für den nächsten Nachbarn zu verwenden. Ich möchte wissen, welches frei verfügbare Data Mining-Tool die von mir benötigte …

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Einen Klassifikationsbaum (in rpart) in ein Regelwerk organisieren?

Gibt es eine Möglichkeit, nach Erstellung eines komplexen Klassifizierungsbaums mit rpart (in R) die für jede Klasse erstellten Entscheidungsregeln zu organisieren? Anstatt also einen riesigen Baum zu bekommen, bekommen wir eine Reihe von Regeln für jede der Klassen? (Wenn das so ist, wie?) Hier ist ein einfaches Codebeispiel, um Beispiele …

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Gibt es Bibliotheken für CART-ähnliche Methoden, die spärliche Prädiktoren und Antworten verwenden?

Ich arbeite mit einigen großen Datenmengen unter Verwendung des gbm-Pakets in R. Sowohl meine Prädiktormatrix als auch mein Antwortvektor sind ziemlich spärlich (dh die meisten Einträge sind Null). Ich hatte gehofft, Entscheidungsbäume mit einem Algorithmus zu erstellen, der diese Spärlichkeit ausnutzt, wie hier ). In diesem Artikel haben, wie in …

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