Perguntas com a marcação «unbalanced-classes»

Ok, acho que tenho uma amostra decente o suficiente, levando em consideração a regra geral 20: 1: uma amostra bastante grande (N = 374) para um total de 7 variáveis ​​preditoras de candidatos. Meu problema é o seguinte: qualquer que seja o conjunto de variáveis ​​preditoras que eu use, as …

81 regression  logistic  sample-size  unbalanced-classes 

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 

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 

Essa é uma pergunta em geral, não específica para nenhum método ou conjunto de dados. Como lidamos com um problema de desequilíbrio de classe no aprendizado de máquina supervisionado, em que o número de 0 é de cerca de 90% e o número de 1 é de cerca de 10% …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning 

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 …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

Se eu tiver um conjunto de dados com uma classe positiva muito rara e fizer uma amostragem negativa da classe negativa e executar uma regressão logística, preciso ajustar os coeficientes de regressão para refletir o fato de que alterei a prevalência da classe positiva? Por exemplo, digamos que eu tenha …

34 logistic  unbalanced-classes  case-control-study 

Ultimamente, tenho pensado muito sobre o "problema de desequilíbrio de classe" no aprendizado de máquina / estatística, e estou me aprofundando cada vez mais em um sentimento de que simplesmente não entendo o que está acontecendo. Primeiro, deixe-me definir (ou tentar) definir meus termos: O problema de desequilíbrio de classe …

30 classification  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

Eu tenho uma tarefa de classificação na qual tenho vários preditores (um dos quais é o mais informativo) e estou usando o modelo MARS para construir meu classificador (estou interessado em qualquer modelo simples e usar glms para fins ilustrativos seria bem também). Agora, tenho um enorme desequilíbrio de classe …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

Eu tive um curso on-line, onde aprendi, que as classes desequilibradas nos dados de treinamento podem levar a problemas, porque os algoritmos de classificação seguem a regra da maioria, pois produz bons resultados se o desequilíbrio for excessivo. Em uma tarefa, era necessário equilibrar os dados via subamostragem da classe …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

Quero criar um modelo logístico a partir dos dados da minha pesquisa. É uma pequena pesquisa de quatro colônias residenciais nas quais apenas 154 entrevistados foram entrevistados. Minha variável dependente é "transição satisfatória para o trabalho". Eu descobri que, dos 154 entrevistados, 73 disseram ter feito uma transição satisfatória para …

26 logistic  sample-size  assumptions  power  unbalanced-classes 

Eu tenho um conjunto de dados muito desequilibrado. Estou tentando seguir o conselho de ajuste e o uso, scale_pos_weightmas não tenho certeza de como devo ajustá-lo. Eu posso ver que RegLossObj.GetGradientsim: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight portanto, um gradiente de uma amostra positiva seria mais influente. No entanto, …

26 unbalanced-classes  xgboost 

Em uma pergunta recente e bem recebida, Tim pergunta quando os dados desequilibrados são realmente um problema no Machine Learning ? A premissa da pergunta é que há muita literatura de aprendizado de máquina discutindo o equilíbrio de classes e o problema das classes desequilibradas . A idéia é que …

24 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

Penso que uma suposição básica de aprendizado de máquina ou estimativa de parâmetros é que os dados invisíveis vêm da mesma distribuição que o conjunto de treinamento. No entanto, em alguns casos práticos, a distribuição do conjunto de testes será quase diferente do conjunto de treinamento. Digamos um problema de …

23 machine-learning  classification  skewness  unbalanced-classes  multi-class 

Eu lido com um problema de detecção de fraude (como pontuação de crédito). Como tal, existe uma relação altamente desequilibrada entre observações fraudulentas e não fraudulentas. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html fornece uma excelente visão geral das diferentes métricas de classificação. Precision and Recallou kappaambos parecem ser uma boa escolha: Uma maneira de justificar …

22 classification  unbalanced-classes  precision-recall  cohens-kappa  model-evaluation 

Houve boas perguntas sobre como lidar com dados desequilibrados no contexto da classificação , mas estou me perguntando o que as pessoas fazem para amostrar para regressão. Digamos que o domínio do problema seja muito sensível ao sinal, mas apenas um pouco sensível à magnitude do alvo. No entanto, a …

22 regression  sampling  unbalanced-classes