Certains documents sur l'apprentissage automatique que j'ai vus disent qu'il est une mauvaise idée d'aborder un problème de classification par régression. Mais je pense qu'il est toujours possible de faire une régression continue pour ajuster les données et tronquer la prédiction continue afin de...
Puisque nous utilisons la fonction logistique pour transformer une combinaison linéaire de l’entrée en une sortie non linéaire, comment une régression logistique peut-elle être considérée comme un classifieur linéaire? La régression linéaire est semblable à un réseau de neurones sans la couche...
J'ai une question concernant la classification en général. Soit f un classificateur, qui donne un ensemble de probabilités à partir de données D. Normalement, on dirait: si P (c | D)> 0.5, nous assignerons une classe 1, sinon 0 (que ce soit un binaire classification). Ma question est la...
Lors de l'utilisation de la machine à vecteurs de support, existe-t-il des instructions sur le choix du noyau linéaire par rapport au noyau non linéaire, comme le RBF? J'ai déjà entendu dire que le noyau non linéaire avait tendance à ne pas bien fonctionner lorsque le nombre de fonctionnalités...
Je suis novice dans l'exploration de données et j'essaie de former un arbre de décision par rapport à un ensemble de données extrêmement déséquilibré. Cependant, j'ai des problèmes avec une faible précision prédictive. Les données comprennent les étudiants qui étudient les cours, et la variable de...
Comme je suis un peu nouveau dans la forêt aléatoire, je suis toujours aux prises avec certains concepts de base. En régression linéaire, on suppose des observations indépendantes, une variance constante… Quelles sont les hypothèses de base que nous faisons lorsque nous utilisons une forêt...
Je considère le problème de la classification (multiclass) basée sur des séries temporelles de longueur variable TTT , c’est-à-dire que l’on cherche une fonction f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(X_T) = y \in [1..K]\\ \text{for } X_T = (x_1,...
Supposons que je veuille apprendre un classificateur qui prédit si un courrier électronique est un spam. Et supposons que seulement 1% des emails sont du spam. La chose la plus simple à faire serait d'apprendre le classificateur trivial qui dit qu'aucun des courriels n'est du spam. Ce...
J'aimerais savoir comment interpréter une différence de valeurs de f-mesures. Je sais que la f-mesure est une moyenne équilibrée entre précision et rappel, mais je m'interroge sur la signification pratique d'une différence entre les F-mesures. Par exemple, si un classificateur C1 a une précision de...
Dans les documents de classification d'ImageNet, les taux d'erreur parmi les premiers et les cinq premiers sont des unités importantes pour mesurer le succès de certaines solutions, mais quels sont ces taux d'erreur? Dans la classification ImageNet avec les réseaux de neurones à convolution...
Comment utiliser un mot incorporé pour mapper un document sur un vecteur de caractéristiques approprié pour une utilisation avec apprentissage supervisé? Un mot incorporant mappe chaque mot www à un vecteur v∈Rdv∈Rdv \in \mathbb{R}^d , où ddd est un nombre non trop grand (par exemple 500). Les mots...
Les classificateurs Naive Bayes sont un choix populaire pour les problèmes de classification. Il y a plusieurs raisons à cela, notamment: "Zeitgeist" - une notoriété généralisée après le succès des filtres anti-spam il y a une dizaine d'années Facile à écrire Le modèle de classificateur est rapide...
Je travaille sur un ensemble de données comprenant plus de 200 000 échantillons et environ 50 caractéristiques par échantillon: 10 variables continues et les 40 autres valeurs sont des variables catégorielles (pays, langues, domaines scientifiques, etc.). Pour ces variables catégorielles, vous avez...
Mon jeu de données est petit (120 échantillons), mais le nombre d’entités est important varie de (1000 à 200 000). Bien que je sois en train de sélectionner des fonctionnalités pour choisir un sous-ensemble de fonctionnalités, cela peut tout de même être excessif. Ma première question est la...
J'essaie de comprendre la différence statistique entre l'analyse discriminante linéaire et la régression logistique . Ai-je bien compris que, pour un problème de classification à deux classes , LDA prédit deux fonctions de densité normales (une pour chaque classe) qui crée une limite linéaire à...
J'ai un jeu de données pour lequel j'ai plusieurs jeux d'étiquettes binaires. Pour chaque ensemble d'étiquettes, je forme un classificateur, en l'évaluant par validation croisée. Je souhaite réduire la dimensionnalité à l'aide de l'analyse en composantes principales (ACP). Ma question est: Est-il...
Quels sont les ensembles de données librement disponibles pour la classification avec plus de 1000 entités (ou des points d’échantillons s’il contient des courbes)? Il existe déjà un wiki de la communauté sur les jeux de données gratuits: Recherche d'échantillons de données disponibles gratuitement...
J'ai reçu un script R de quelqu'un pour exécuter un modèle de forêt aléatoire. Je l'ai modifié et l'ai exécuté avec certaines données d'employé. Nous essayons de prédire les séparations volontaires. Voici quelques informations supplémentaires: ceci est un modèle de classification où 0 = employé...
J'ai du mal à comprendre comment interpréter la sortie d'importance variable du paquet Random Forest. La diminution moyenne de la précision est généralement décrite comme "la diminution de la précision du modèle due à la permutation des valeurs dans chaque fonction". S'agit-il d'une déclaration...
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la...