Estatísticas e Big Data classification

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O que pode fazer com que o PCA agrave os resultados de um classificador?

Eu tenho um classificador no qual estou fazendo validação cruzada, juntamente com mais ou menos cem recursos nos quais estou fazendo a seleção direta para encontrar combinações ideais de recursos. Também comparo isso com a execução dos mesmos experimentos com o PCA, onde utilizo os recursos em potencial, aplico SVD, …

27 classification pca feature-selection

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A validação cruzada é um substituto adequado para o conjunto de validação?

Na classificação de texto, tenho um conjunto de treinamento com cerca de 800 amostras e um conjunto de testes com cerca de 150 amostras. O conjunto de teste nunca foi usado e aguarda para ser usado até o final. Estou usando todo o conjunto de treinamento de 800 amostras, com …

27 machine-learning classification cross-validation text-mining

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Como medir / classificar “importância variável” ao usar o CART? (especificamente usando {rpart} de R)

Ao construir um modelo CART (especificamente árvore de classificação) usando rpart (em R), geralmente é interessante saber qual é a importância das várias variáveis introduzidas no modelo. Assim, minha pergunta é: Que medidas comuns existem para classificar / medir a importância das variáveis participantes de um modelo CART? E como …

27 r classification model-selection cart rpart

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Em Naive Bayes, por que se preocupar com a suavização de Laplace quando temos palavras desconhecidas no conjunto de testes?

Eu estava lendo a Classificação Naive Bayes hoje. Eu li, sob o título Estimativa de parâmetros, com 1 suavização : Vamos referem-se a uma classe (como positiva ou negativa), e deixe referem-se a um símbolo ou palavra.cccwww O estimador de probabilidade máxima para éP(w|c)P(w|c)P(w|c)count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words …

27 machine-learning classification text-mining naive-bayes laplace-smoothing

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Quando é apropriado usar uma regra de pontuação inadequada?

Merkle & Steyvers (2013) escrevem: Para definir formalmente uma regra de pontuação adequada, seja uma previsão probabilística de um estudo de Bernoulli com verdadeira probabilidade de sucesso . Regras de pontuação adequadas são métricas cujos valores esperados são minimizados se .fffdddpppf= pf=pf = p Entendo que isso é bom, porque …

27 classification forecasting scoring-rules

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One-vs-All e One-vs-One em svm?

Qual é a diferença entre um classificador SVM one-vs-all e one-vs-one? O one-vs-all significa um classificador para classificar todos os tipos / categorias da nova imagem e one-vs-one significa que cada tipo / categoria da nova imagem é classificada com classificador diferente (cada categoria é tratada por um classificador especial)? …

26 machine-learning classification svm

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Três versões da análise discriminante: diferenças e como usá-las

Alguém pode explicar as diferenças e dar exemplos específicos de como usar essas três análises? LDA - Análise Discriminante Linear FDA - Análise Discriminante de Fisher QDA - Análise Quadrática Discriminante Procurei em todos os lugares, mas não consegui encontrar exemplos reais com valores reais para ver como essas análises …

26 classification discriminant-analysis

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Rede Neural: Para Classificação Binária, use 1 ou 2 neurônios de saída?

Suponha que eu queira fazer uma classificação binária (algo pertence à classe A ou classe B). Existem algumas possibilidades para fazer isso na camada de saída de uma rede neural: Use 1 nó de saída. A saída 0 (<0,5) é considerada classe A e 1 (> = 0,5) é considerada …

26 machine-learning classification neural-networks

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Prever com recursos contínuos e categóricos

Algumas técnicas de modelagem preditiva são mais projetadas para manipular preditores contínuos, enquanto outras são melhores para manipular variáveis categóricas ou discretas. É claro que existem técnicas para transformar um tipo em outro (discretização, variáveis dummy, etc.). No entanto, existem técnicas de modelagem preditiva projetadas para manipular os dois tipos …

26 classification predictive-models categorical-data continuous-data discrete-data

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Existe algum algoritmo que combina classificação e regressão?

Gostaria de saber se existe algum algoritmo que possa fazer classificação e regressão ao mesmo tempo. Por exemplo, eu gostaria de deixar o algoritmo aprender um classificador e, ao mesmo tempo, em cada rótulo, ele também aprende um alvo contínuo. Assim, para cada exemplo de treinamento, ele possui um rótulo …

25 regression machine-learning classification predictive-models finite-mixture-model

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Como os principais componentes principais podem reter o poder preditivo de uma variável dependente (ou até levar a melhores previsões)?

Suponha que eu estou correndo uma regressão . Por seleccionando top principais componentes do , é que o modelo de manter o seu poder preditivo em ?k X YY∼XY∼XY \sim XkkkXXXYYY Eu entendo que a partir de-redução de dimensionalidade / ponto de recurso de seleção de vista, se são os …

25 regression classification pca dimensionality-reduction regularization

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Quando evitar a Random Forest?

Sabe-se que as florestas aleatórias têm um desempenho razoavelmente bom em uma variedade de tarefas e são conhecidas como o homem de couro dos métodos de aprendizagem . Existem tipos de problemas ou condições específicas nas quais se deve evitar o uso de uma floresta aleatória?

25 machine-learning classification random-forest

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Faz sentido combinar PCA e LDA?

Suponha que eu tenha um conjunto de dados para uma tarefa de classificação estatística supervisionada, por exemplo, por meio de um classificador Bayes. Este conjunto de dados consiste em 20 recursos e eu quero reduzi-lo a 2 recursos por meio de técnicas de redução de dimensionalidade, como Análise de Componentes …

25 classification pca regularization discriminant-analysis overfitting

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Os cinco principais classificadores para experimentar primeiro

Além das características óbvias do classificador, como custo computacional, tipos de dados esperados de recursos / etiquetas e adequação a determinados tamanhos e dimensões de conjuntos de dados, Quais são os cinco principais classificadores (ou 10, 20?) para experimentar primeiro um novo conjunto de dados sobre o qual ainda não …

25 machine-learning classification methodology

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Detectando padrões de trapaça em um exame com várias perguntas

QUESTÃO: Eu tenho dados binários nas perguntas do exame (correto / incorreto). Algumas pessoas podem ter tido acesso prévio a um subconjunto de perguntas e suas respostas corretas. Não sei quem, quantos ou quais. Se não houve trapaça, suponha que eu modele a probabilidade de uma resposta correta para o …

25 r clustering classification psychometrics

Perguntas com a marcação «classification»