Statistiques et Big Data classification

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Nom de l'erreur moyenne absolue analogue au score de Brier?

La question d'hier Déterminer l'exactitude du modèle qui estime la probabilité d'un événement m'a rendu curieux au sujet de la notation des probabilités. Le score de Brier est une mesure d'erreur quadratique moyenne. Est-ce que l'analogue signifie une mesure absolue des performances d'erreur absolue avoir un nom aussi?1N∑i=1N(predictioni−referencei)21N∑i=1N(predictioni−referencei)2\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i - …

12 classification error validation scoring-rules brier-score

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Quelle est la meilleure fonction de coût pour un arbre forestier aléatoire: indice de Gini ou entropie?

Quelle est la meilleure fonction de coût pour un arbre forestier aléatoire: indice de Gini ou entropie? J'essaie d'implémenter une forêt aléatoire à Clojure.

12 classification random-forest cart

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Quel algorithme de classification doit-on utiliser après avoir constaté que t-SNE sépare bien les classes?

Supposons que nous ayons un problème de classification et, dans un premier temps, nous voulons obtenir un aperçu des données et nous faisons t-SNE. Le résultat de t-SNE sépare très bien les classes. Cela implique qu'il est possible de construire un modèle de classification qui séparera également très bien les …

12 classification tsne

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optimisation auc vs logloss dans les problèmes de classification binaire

J'effectue une tâche de classification binaire où la probabilité de résultat est assez faible (environ 3%). J'essaie de décider s'il faut optimiser par AUC ou perte de journal. Autant que j'ai compris, l'AUC maximise la capacité du modèle à discriminer entre les classes tandis que la perte de log pénalise …

12 classification binary-data auc log-loss

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Comment réduire le nombre de faux positifs?

J'essaie de résoudre une tâche appelée détection des piétons et j'entraîne le clasifer binaire sur deux catégories positives - personnes, négatives - en arrière-plan. J'ai un ensemble de données: nombre de positifs = 3752 nombre de négatifs = 3800 J'utilise train \ test split 80 \ 20% et RandomForestClassifier forme …

12 classification random-forest unbalanced-classes precision-recall computer-vision

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Classification stratifiée avec forêts aléatoires (ou autre classificateur)

Donc, j'ai une matrice d'environ 60 x 1000. Je la considère comme 60 objets avec 1000 fonctionnalités; les 60 objets sont regroupés en 3 classes (a, b, c). 20 objets dans chaque classe, et nous connaissons la véritable classification. J'aimerais faire un apprentissage supervisé sur cet ensemble de 60 exemples …

12 machine-learning classification multilevel-analysis random-forest stratification

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Détection des valeurs aberrantes dans de très petits ensembles

J'ai besoin d'obtenir une valeur aussi précise que possible pour la luminosité d'une source de lumière principalement stable étant donné douze valeurs de luminosité d'échantillon. Le capteur est imparfait, et la lumière peut parfois "scintiller" plus ou moins sombre, ce qui peut être ignoré, d'où mon besoin de détection des …

12 classification outliers algorithms

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Qu'est-ce qu'un classificateur?

Je ne trouve pas la définition générale de ce qu'est un classificateur? Je comprends comment cela peut fonctionner, mais je ne parviens pas à une définition.

12 machine-learning classification

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Pourquoi la dimension VC est-elle importante?

Wikipédia dit que: La dimension VC est la cardinalité du plus grand ensemble de points qu'un algorithme peut briser. Par exemple, un classificateur linéaire a une cardinalité n + 1. Ma question est pourquoi nous en soucions-nous? La plupart des jeux de données sur lesquels vous effectuez une classification linéaire …

12 classification algorithms vc-dimension

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Comment construire une matrice de confusion pour un classifieur multiclasse?

J'ai un problème avec 6 cours. Je construis donc un classificateur multiclasse, comme suit: pour chaque classe, j'ai un classificateur de régression logistique, en utilisant One vs. All, ce qui signifie que j'ai 6 classificateurs différents. Je peux signaler une matrice de confusion pour chacun de mes classificateurs. Mais, je …

12 machine-learning logistic classification multi-class confusion-matrix

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Comment l'augmentation du gradient calcule-t-elle les estimations de probabilité?

J'ai essayé de comprendre le renforcement du gradient en lisant divers blogs et sites Web et en essayant de trouver ma réponse en parcourant par exemple le code source XGBoost. Cependant, je n'arrive pas à trouver une explication compréhensible de la façon dont les algorithmes de renforcement de gradient produisent …

12 machine-learning classification boosting ensemble xgboost

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Pourquoi nous rejetons l'hypothèse nulle au niveau 0,05 et non au niveau 0,5 (comme nous le faisons dans la classification)

Le test d'hypothèse s'apparente à un problème de classification. Disons que nous avons 2 étiquettes possibles pour une observation (sujet) - Coupable vs Non coupable. Que l'hypothèse non coupable soit nulle. Si nous considérions le problème du point de vue de la classification, nous formerions un classificateur qui prédirait la …

11 probability hypothesis-testing classification p-value

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Apprentissage incrémental pour les modèles de classification en R

Supposons que j'ai un classificateur (il pourrait s'agir de n'importe quel classificateur standard comme l'arbre de décision, la forêt aléatoire, la régression logistique, etc.) pour la détection de fraude en utilisant le code ci-dessous library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic …

11 classification supervised-learning

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Pourquoi Bayes Classifier est-il le classificateur idéal?

Il est considéré comme le cas idéal dans lequel la structure de probabilité sous-jacente aux catégories est parfaitement connue. Pourquoi est-ce qu'avec le classificateur Bayes, nous obtenons les meilleures performances possibles? Quelle est la preuve / explication formelle de cela? Comme nous utilisons toujours le classificateur Bayes comme référence pour …

11 probability classification bayesian bayes

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Quelle fonction de perte doit-on utiliser pour obtenir un classificateur binaire de haute précision ou à rappel élevé?

J'essaie de faire un détecteur d'objets qui se produisent très rarement (en images), en prévoyant d'utiliser un classificateur binaire CNN appliqué dans une fenêtre coulissante / redimensionnée. J'ai construit des ensembles d'entraînement et de test positifs / négatifs équilibrés 1: 1 (est-ce une bonne chose à faire dans un tel …

11 logistic classification unbalanced-classes loss-functions

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