Perguntas com a marcação «threshold»

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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 …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

Normalmente, em regressão logística, ajustamos um modelo e obtemos algumas previsões sobre o conjunto de treinamento. Em seguida, validamos cruzadamente essas previsões de treinamento (algo como aqui ) e decidimos o valor do limite ideal com base em algo como a curva ROC. Por que não incorporamos a validação cruzada …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

Eu usei a função h2o.glm () no R, que fornece uma tabela de contingência no resultado junto com outras estatísticas. A tabela de contingência é intitulada " Guia cruzada com base no limiar ideal de F1 " A Wikipedia define F1 Score ou F Score como a média harmônica de …

13 threshold 

O hiperplano ideal no SVM é definido como: w ⋅ x + b = 0 ,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, onde representa o limite. Se tivermos algum mapeamento que mapeia o espaço de entrada para algum espaço , podemos definir SVM no espaço , onde o hiperplano ideal será:ϕ Z …

11 svm  threshold 

Toda a literatura de Modelagem de Distribuição de Espécies sugere que, ao prever a presença / ausência de uma espécie usando um modelo que gera probabilidades (por exemplo, RandomForests), é importante escolher a probabilidade de limiar pela qual classificar uma espécie como presença ou ausência é importante e deve-se nem …

10 r  classification  random-forest  threshold 

Estou trabalhando com uma série de pontuações de anomalias (o fundo é a detecção de anomalias em redes de computadores). A cada minuto, recebo uma pontuação de anomalia que me diz o quão "inesperado" ou anormal é o estado atual da rede. Quanto maior a pontuação, mais anormal é o …

9 time-series  outliers  threshold