Perguntas com a marcação «classification»

A classificação estatística é o problema de identificar a subpopulação à qual novas observações pertencem, onde a identidade da subpopulação é desconhecida, com base em um conjunto de dados de treinamento contendo observações cuja subpopulação é conhecida. Portanto, essas classificações mostrarão um comportamento variável que pode ser estudado por estatísticas.

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Usando a regra de pontuação adequada para determinar a associação de classe a partir da regressão logística
Estou usando regressão logística para prever a probabilidade de ocorrência de um evento. Por fim, essas probabilidades são colocadas em um ambiente de produção, onde nos concentramos o máximo possível em atingir nossas previsões de "sim". Portanto, é útil ter uma idéia do que "hits" ou "não hits" definitivos podem …
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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Como executar a classificação Random Forest não supervisionada usando o código de Breiman?
Estou trabalhando com o código de floresta aleatória de Breiman ( http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_manual.htm#c2 ) para classificação de dados de satélite (aprendizado supervisionado). Estou usando um conjunto de dados de treinamento e teste com tamanho de amostra de 2000 e tamanho variável 10. Os dados são classificados em duas classes, A e …
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Distância de Mahalanobis em dados não normais
A distância de Mahalanobis, quando usada para fins de classificação, normalmente assume uma distribuição normal multivariada, e as distâncias do centróide devem seguir uma (com graus de liberdade iguais ao número de dimensões / características). Podemos calcular a probabilidade de um novo ponto de dados pertencer ao conjunto usando sua …
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Detectando Clusters em uma Sequência Binária
Eu tenho uma sequência binária como 11111011011110101100000000000100101011011111101111100000000000011010100000010000000011101111 Onde clusters de 1s são seguidos por um número maior de zeros, como na figura abaixo (preto significa 1): Eu gostaria de aplicar uma técnica (preferencialmente em R ou em Python) em que eu possa detectar automaticamente esses clusters de 1s e produzir …
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