Estatísticas e Big Data classification

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Nome do erro absoluto médio análogo à pontuação de Brier?

A pergunta de ontem Determinar a precisão do modelo que estima a probabilidade de evento me deixou curioso sobre a pontuação de probabilidade. A pontuação Brier é uma medida de erro médio quadrático. O análogo significa a medida do desempenho do erro absoluto11N∑i = 1N( p r e di c …

12 classification error validation scoring-rules brier-score

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Qual é a melhor função de custo para uma árvore de floresta aleatória: índice de Gini ou entropia?

Qual é a melhor função de custo para uma árvore de floresta aleatória: índice de Gini ou entropia? Estou tentando implementar uma floresta aleatória no Clojure.

12 classification random-forest cart

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Qual algoritmo de classificação se deve usar depois de ver que t-SNE separa bem as classes?

Vamos supor que temos um problema de classificação e, inicialmente, queremos obter algumas informações dos dados e fazemos o t-SNE. O resultado do t-SNE separa muito bem as classes. Isso implica que é possível criar um modelo de classificação que também irá separar muito bem as classes (se t-SNE não …

12 classification tsne

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otimizando auc vs logloss em problemas de classificação binária

Estou executando uma tarefa de classificação binária em que a probabilidade de resultado é baixa (cerca de 3%). Estou tentando decidir se deve otimizar por AUC ou perda de log. Tanto quanto eu entendi, a AUC maximiza a capacidade do modelo de discriminar entre classes, enquanto o logloss penaliza a …

12 classification binary-data auc log-loss

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Como reduzir o número de falsos positivos?

Estou tentando resolver uma tarefa chamada detecção de pedestres e treino clasifer binário em duas categorias positivas - pessoas, negativos - antecedentes. Eu tenho um conjunto de dados: número de positivos = 3752 número de negativo = 3800 Eu uso train \ test split 80 \ 20% e RandomForestClassifier forma …

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

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Classificação estratificada com florestas aleatórias (ou outro classificador)

Então, eu tenho uma matriz de cerca de 60 x 1000. Estou vendo como 60 objetos com 1000 recursos; os 60 objetos são agrupados em 3 classes (a, b, c). 20 objetos em cada classe, e sabemos a verdadeira classificação. Gostaria de fazer um aprendizado supervisionado neste conjunto de 60 …

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

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Detecção de outlier em conjuntos muito pequenos

Preciso obter um valor o mais preciso possível para o brilho de uma fonte de luz principalmente estável, dados os doze valores de luminosidade da amostra. O sensor é imperfeito, e a luz pode ocasionalmente "piscar" mais brilhante ou mais escura, o que pode ser ignorado, daí a minha necessidade …

12 classification outliers algorithms

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O que é um classificador?

Não consigo encontrar a definição geral do que é um classificador? Entendo como isso funciona, mas não consigo chegar a uma definição.

12 machine-learning classification

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Muitos classificadores binários vs. classificador multiclasse único

Quais fatores devem ser considerados ao determinar se é necessário usar vários classificadores binários ou um único classificador multiclasse? Por exemplo, estou construindo um modelo que classifica os gestos com as mãos. Um caso simples possui 4 saídas: [Nenhum, polegar_up, punho cerrado, all_fingers_extended]. Eu vejo duas maneiras de abordar isso: …

12 classification multi-class

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Por que rejeitamos a hipótese nula no nível 0,05 e não no nível 0,5 (como fazemos na Classificação)

O teste de hipóteses é semelhante a um problema de classificação. Digamos, temos 2 rótulos possíveis para uma observação (assunto) - Culpado vs. Não culpado. Seja Não-Culpado a hipótese nula. Se visualizarmos o problema do ponto de vista da Classificação, treinaremos um Classificador que preverá a probabilidade do sujeito pertencer …

11 probability hypothesis-testing classification p-value

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Aprendizado incremental para modelos de classificação em R

Suponha que eu tenha um classificador (pode ser um dos classificadores padrão, como árvore de decisão, floresta aleatória, regressão logística etc. etc.) para detecção de fraudes usando o código abaixo library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is …

11 classification supervised-learning

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Por que o Bayes Classifier é o classificador ideal?

É considerado o caso ideal em que a estrutura de probabilidade subjacente às categorias é conhecida perfeitamente. Por que com o classificador Bayes alcançamos o melhor desempenho possível? Qual é a prova formal / explicação para isso? Como sempre usamos o classificador Bayes como referência para comparar o desempenho de …

11 probability classification bayesian bayes

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Que função de perda deve-se usar para obter um classificador binário de alta precisão ou alto recall?

Estou tentando fazer um detector de objetos que ocorrem muito raramente (em imagens), planejando usar um classificador binário da CNN aplicado em uma janela deslizante / redimensionada. Eu construí conjuntos de teste e treinamento positivo-negativos equilibrados 1: 1 (é a coisa certa a se fazer nesse caso, btw?), E o …

11 logistic classification unbalanced-classes loss-functions

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Classificação com dados parcialmente "desconhecidos"

Suponha que eu queira aprender um classificador que use um vetor de números como entrada e dê um rótulo de classe como saída. Meus dados de treinamento consistem em um grande número de pares de entrada e saída. No entanto, quando chego ao teste de alguns dados novos, esses dados …

11 machine-learning classification neural-networks deep-learning

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limiar de cálculo para classificador de risco mínimo?

Suponha que duas classes e C 2 tenham um atributo x e tenham distribuição N ( 0 , 0,5 ) e N ( 1 , 0,5 ) . se tivermos igual P anterior ( C 1 ) = P ( C 2 ) = 0,5 para a seguinte matriz de …

11 machine-learning classification bayesian normal-distribution bivariate

Perguntas com a marcação «classification»