Perguntas com a marcação «classification»

Eu estou usando o exemplo do letter_recog.cpp do OpenCV para experimentar em árvores aleatórias e outros classificadores. Este exemplo possui implementações de seis classificadores - árvores aleatórias, reforço, MLP, kNN, ingênuo Bayes e SVM. É usado o conjunto de dados de reconhecimento de cartas da UCI com 20000 instâncias e …

16 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest 

Eu tenho um problema de classificação binária: Aproximadamente 1000 amostras em conjunto de treinamento 10 atributos, incluindo binários, numéricos e categóricos Qual algoritmo é a melhor escolha para esse tipo de problema? Por padrão, vou começar com o SVM (preliminar, com valores de atributos nominais convertidos em recursos binários), pois …

16 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

Estou trabalhando para melhorar um classificador supervisionado existente, para classificar sequências {protein} como pertencentes a uma classe específica (precursores do hormônio neuropeptídeo) ou não. Existem cerca de 1.150 "positivos" conhecidos, num contexto de cerca de 13 milhões de seqüências de proteínas ("fundo desconhecido / pouco anotado") ou cerca de 100.000 …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

Estou com um problema de classificação e li o código e os tutoriais de muitas pessoas. Uma coisa que eu notei é que muitas pessoas tomam np.logou logde variável contínua como loan_amountou applicant_incomeetc. Eu só quero entender a razão por trás disso. Isso ajuda a melhorar a precisão da previsão …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Atualmente, estou usando o XGBoost para previsão de riscos, parece estar fazendo um bom trabalho no departamento de classificação binária, mas as saídas de probabilidade estão muito longe, ou seja, alterar o valor de um recurso em uma observação em uma quantidade muito pequena pode aumentar a probabilidade salto de …

15 machine-learning  classification  xgboost  probability  probability-calibration 

Estou trabalhando em um problema de classificação. Eu tenho um conjunto de dados que contém um número igual de variáveis ​​categóricas e variáveis ​​contínuas. Como vou saber qual técnica usar? entre uma árvore de decisão e uma regressão logística? É certo assumir que a regressão logística será mais adequada para …

14 classification  logistic-regression  decision-trees 

Eu tenho um conjunto de dados de usuários que compram produtos de um site. Os atributos que tenho são: ID do usuário, região (estado) do usuário, ID das categorias do produto, ID das palavras-chave do produto, ID das palavras-chave do site e valor das vendas gastas do produto. O objetivo …

14 machine-learning  data-mining  classification  clustering 

Eu tenho um conjunto de dados com as seguintes especificações: Conjunto de dados de treinamento com 193.176 amostras com 2.821 positivos Conjunto de dados de teste com 82.887 amostras com 673 positivos Existem 10 recursos. Eu quero realizar uma classificação binária (0 ou 1). O problema que estou enfrentando é …

14 machine-learning  python  classification  logistic-regression 

Eu tenho duas perguntas relacionadas às árvores de decisão: Se temos um atributo contínuo, como escolhemos o valor de divisão? Exemplo: Idade = (20,29,50,40 ....) Imagine que temos um atributo contínuo que têm valores em . Como posso escrever um algoritmo que encontre o ponto de divisão , para que, …

14 classification  data  decision-trees 

Se eu tiver um conjunto de dados de treinamento e treinar um Classificador Naive Bayes nele, e tiver um valor de atributo com probabilidade zero. Como faço para lidar com isso se mais tarde desejar prever a classificação em novos dados? O problema é que, se houver um zero no …

13 classification  naive-bayes-classifier 

Alguém pode me dizer qual é o objetivo da geração de recursos? e por que o enriquecimento do espaço de recurso é necessário antes da classificação de uma imagem? É um passo necessário? Existe algum método para enriquecer o espaço de recursos?

13 machine-learning  classification 

Gostaria de saber qual é a melhor maneira de classificar um conjunto de dados composto por tipos mistos de atributos, por exemplo, textual e numérico. Sei que posso converter texto em booleano, mas o vocabulário é diverso e os dados se tornam muito escassos. Também tentei classificar os tipos de …

13 machine-learning  classification 

Preciso saber por que precisamos lidar com o desequilíbrio de dados. Eu sei como lidar com isso e métodos diferentes para resolver o problema, que é a amostragem por subida ou descida ou usando o Smote. Por exemplo, se eu tiver uma doença rara 1% em 100, e digamos que …

12 classification  dataset  sampling  class-imbalance 

No momento, estou jogando com Restricted Boltzmann Machines e, como estou nisso, gostaria de tentar classificar dígitos manuscritos com ele. O modelo que criei agora é um modelo generativo bastante sofisticado, mas não sei como ir mais longe. Em este artigo a palavra autor, que depois de criar um bom …

12 classification  rbm