Estatísticas e Big Data classification

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Função Softmax vs Sigmoid no classificador Logístico?

O que decide a escolha da função (Softmax vs Sigmoid) em um classificador Logístico? Suponha que existem 4 classes de saída. Cada uma das funções acima fornece as probabilidades de cada classe ser a saída correta. Então, qual levar para um classificador?

63 machine-learning logistic classification softmax

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Como posso ajudar a garantir que os dados de teste não vazem para os dados de treinamento?

Suponha que tenhamos alguém construindo um modelo preditivo, mas que alguém não seja necessariamente versado em princípios estatísticos ou de aprendizado de máquina adequados. Talvez estejamos ajudando essa pessoa enquanto ela está aprendendo, ou talvez essa pessoa esteja usando algum tipo de pacote de software que requer conhecimento mínimo para …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

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Alternativas à regressão logística em R

Eu gostaria de ter muitos algoritmos que executam a mesma tarefa que a regressão logística. Ou seja, algoritmos / modelos que podem fornecer uma previsão para uma resposta binária (Y) com alguma variável explicativa (X). Eu ficaria feliz se, depois de nomear o algoritmo, se você também mostrar como implementá-lo …

55 r regression logistic classification predictive-models

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Quando os dados desequilibrados são realmente um problema no Machine Learning?

Já tínhamos várias perguntas sobre dados desequilibrados ao usar regressão logística , SVM , árvores de decisão , empacotamento e várias outras perguntas semelhantes, o que o torna um tópico muito popular! Infelizmente, cada uma das perguntas parece ser específica do algoritmo e não encontrei nenhuma orientação geral para lidar …

53 machine-learning classification predictive-models unbalanced-classes

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Classificação binária com classes fortemente desequilibradas

Eu tenho um conjunto de dados na forma de (recursos, saída binária 0 ou 1), mas 1 acontece muito raramente, portanto, sempre prevendo 0, obtenho precisão entre 70% e 90% (dependendo dos dados específicos que vejo) ) Os métodos de ML me dão a mesma precisão e, acredito, deve haver …

52 machine-learning classification binary-data unbalanced-classes

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Qual é a diferença entre Multiclass e Multilabel Problem

Qual é a diferença entre um problema de várias classes e um problema de várias etiquetas?

52 classification clustering terminology multi-class multilabel

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Por que não abordar a classificação através de regressão?

Alguns materiais que eu vi sobre aprendizado de máquina disseram que é uma má idéia abordar um problema de classificação por meio de regressão. Mas acho que sempre é possível fazer uma regressão contínua para ajustar os dados e truncar a previsão contínua para produzir classificações discretas. Então, por que …

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Limite de probabilidade de classificação

Eu tenho uma pergunta sobre classificação em geral. Seja f um classificador, que produz um conjunto de probabilidades, com base em alguns dados D. Normalmente, alguém diria: bem, se P (c | D)> 0,5, atribuiremos uma classe 1, caso contrário, 0 (que seja binário classificação). Minha pergunta é: e se …

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Por que a regressão logística é um classificador linear?

Como estamos usando a função logística para transformar uma combinação linear da entrada em uma saída não linear, como a regressão logística pode ser considerada um classificador linear? A regressão linear é como uma rede neural sem a camada oculta, então por que as redes neurais são consideradas classificadores não …

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Kernel linear e kernel não linear para máquina de vetores de suporte?

Ao usar a máquina de vetores de suporte, existem diretrizes para escolher o kernel linear versus o não linear, como o RBF? Certa vez, ouvi dizer que o kernel não linear tende a não ter um bom desempenho quando o número de recursos é grande. Há alguma referência sobre esse …

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Suposições aleatórias da floresta

Eu sou uma espécie de floresta aleatória, então ainda estou lutando com alguns conceitos básicos. Na regressão linear, assumimos observações independentes, variação constante… Quais são as suposições / hipóteses básicas que fazemos quando usamos floresta aleatória? Quais são as principais diferenças entre floresta aleatória e bayes ingênuos em termos de …

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Recursos para classificação de séries temporais

Considero o problema da classificação (multiclasse) com base em séries temporais de comprimento variável , ou seja, para encontrar uma função através de uma representação global da série temporal por um conjunto de recursos selecionados de tamanho fixo independente de , e use métodos de classificação padrão neste conjunto de …

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Treinando uma árvore de decisão contra dados desequilibrados

Eu sou novo na mineração de dados e estou tentando treinar uma árvore de decisão contra um conjunto de dados altamente desequilibrado. No entanto, estou tendo problemas com baixa precisão preditiva. Os dados consistem em estudantes que estudam nos cursos, e a variável da turma é o status do curso …

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Por que reduzir a amostra?

Suponha que eu queira aprender um classificador que prevê se um email é spam. E suponha que apenas 1% dos e-mails sejam spam. A coisa mais fácil a fazer seria aprender o classificador trivial que diz que nenhum dos emails é spam. Esse classificador nos daria 99% de precisão, mas …

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Como interpretar os valores da medida F?

Eu gostaria de saber como interpretar uma diferença dos valores da medida f. Sei que f-measure é uma média equilibrada entre precisão e recordação, mas estou perguntando sobre o significado prático de uma diferença nas medidas f. Por exemplo, se um classificador C1 tem uma precisão de 0,4 e outro …

41 classification precision-recall

Perguntas com a marcação «classification»