Questions marquées «classification»

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Pourquoi le t-SNE n'est-il pas utilisé comme technique de réduction de la dimensionnalité pour la classification ou le regroupement?

Lors d'une récente mission, il nous a été dit d'utiliser PCA sur les chiffres du MNIST pour réduire les dimensions de 64 (8 x 8 images) à 2. Nous avons ensuite dû regrouper les chiffres à l'aide d'un modèle de mélange gaussien. La PCA n'utilisant que 2 composantes principales ne produit pas de...

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Comment interpréter la diminution moyenne de l'exactitude et la diminution moyenne de GINI dans les modèles de forêt aléatoire

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...

r machine-learning classification random-forest

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Classification statistique du texte

Je suis un programmeur sans connaissances statistiques et je suis actuellement en train d’examiner différentes méthodes de classification pour un grand nombre de documents que je souhaite classer en catégories prédéfinies. J'ai lu sur kNN, SVM et NN. Cependant, j'ai du mal à démarrer. Quelles...

classification information-retrieval text-mining

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Implémentation de CRF en python

Existe-t-il une implémentation populaire de champs aléatoires conditionnels en Python ? Je n'arrive pas à en trouver qui soient largement utilisés et

machine-learning classification python conditional-random-field

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Quelle plage de recherche pour déterminer les paramètres C et gamma optimaux SVM?

J'utilise SVM pour la classification et j'essaie de déterminer les paramètres optimaux pour les noyaux linéaires et RBF. Pour le noyau linéaire, j'utilise la sélection de paramètres à validation croisée pour déterminer C et pour le noyau RBF, j'utilise la recherche de grille pour déterminer C et...

classification svm kernel-trick

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Importance relative d'un ensemble de prédicteurs dans une classification aléatoire des forêts dans R

Je voudrais déterminer l'importance relative des ensembles de variables par rapport à un randomForestmodèle de classification dans R. La importancefonction fournit la MeanDecreaseGinimétrique pour chaque prédicteur individuel - est-ce aussi simple que de les additionner à travers chaque prédicteur...

r machine-learning classification random-forest

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Comment Naive Bayes est-il un classificateur linéaire?

J'ai vu l'autre fil ici, mais je ne pense pas que la réponse ait satisfait la question réelle. Ce que j'ai continuellement lu, c'est que Naive Bayes est un classificateur linéaire (ex: ici ) (tel qu'il trace une frontière de décision linéaire) en utilisant la démonstration des cotes logarithmiques....

classification naive-bayes

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Comment déterminer la qualité d'un classificateur multiclasse

Donné un ensemble de données avec des instances avec classes où chaque instance appartient exactement à une classe N x i y iXjeXjex_iNNNXjeXjex_iyjeyjey_i un classificateur multiclasse Après la formation et les tests, j'ai essentiellement une table avec la vraie classe et la classe prédite pour...

machine-learning classification multi-class

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Quelles sont les branches des statistiques?

En mathématiques, il existe des branches telles que l'algèbre, l'analyse, la topologie, etc. Dans l'apprentissage automatique, il y a l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Dans chacune de ces branches, il existe des branches plus fines qui divisent davantage les méthodes....

self-study classification

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Quelle est la cause profonde du problème de déséquilibre de classe?

J'ai beaucoup réfléchi au «problème de déséquilibre de classe» dans l'apprentissage machine / statistique ces derniers temps, et j'approfondis de plus en plus le sentiment que je ne comprends tout simplement pas ce qui se passe. Permettez-moi d'abord de définir (ou d'essayer de) définir mes termes:...

classification predictive-models unbalanced-classes scoring-rules

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Pourquoi l'AUC est-elle plus élevée pour un classificateur moins précis que pour un classificateur plus précis?

J'ai deux classificateurs A: réseau bayésien naïf B: réseau bayésien d'arbre (connecté individuellement) En termes de précision et d'autres mesures, A fonctionne comparativement moins bien que B. Cependant, lorsque j'utilise les packages R ROCR et AUC pour effectuer une analyse ROC, il s'avère que...

machine-learning classification roc auc bayesian-network

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Comment comparer statistiquement les performances des classificateurs d'apprentissage automatique?

Sur la base de la précision estimée de la classification, je veux tester si un classificateur est statistiquement meilleur sur un ensemble de base qu'un autre classificateur. Pour chaque classificateur, je sélectionne un échantillon de formation et de test au hasard dans l'ensemble de base,...

machine-learning classification t-test

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Quand dois-je équilibrer les classes dans un ensemble de données d'entraînement?

J'ai suivi un cours en ligne, où j'ai appris, que des classes déséquilibrées dans les données de formation pouvaient entraîner des problèmes, car les algorithmes de classification optent pour la règle de la majorité, car cela donne de bons résultats si le déséquilibre est trop important. Dans une...

machine-learning classification unbalanced-classes

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Différence entre les Bayes naïfs et les Bayes naïfs multinomiaux

J'ai déjà traité du classificateur Naive Bayes . J'ai lu récemment sur Multinomial Naive Bayes . Également probabilité postérieure = (probabilité * antérieure) / (preuve) . La seule différence principale (lors de la programmation de ces classificateurs) que j'ai trouvée entre Naive Bayes et...

bayesian classification text-mining naive-bayes

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Aire sous la courbe de ROC vs précision globale

Je suis un peu déroutant à propos de la zone sous courbe (AUC) de ROC et de la précision globale. L'AUC sera-t-elle proportionnelle à la précision globale? En d'autres termes, lorsque nous aurons une plus grande précision globale, aurons-nous définitivement une ASC plus grande? Ou sont-ils par...

classification roc

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Procédure de sélection variable pour la classification binaire

Quelle est la sélection de variable / caractéristique que vous préférez pour la classification binaire quand il y a beaucoup plus de variables / caractéristique que d'observations dans l'ensemble d'apprentissage? Le but ici est de discuter de la procédure de sélection des caractéristiques qui...

machine-learning classification multiple-comparisons multivariate-analysis feature-selection

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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer

Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit)...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit

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Dans Naive Bayes, pourquoi s'embêter avec le lissage de Laplace alors que nous avons des mots inconnus dans le test?

Je lisais aujourd'hui la classification Naive Bayes. J'ai lu, sous le titre d' estimation des paramètres avec l'ajout de 1 lissage : Soit référence à une classe (telle que positive ou négative), et référence à un jeton ou à un mot.cccwww L'estimateur du maximum de vraisemblance pour estP( w | c...

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

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Réseau de neurones: pour la classification binaire, utiliser 1 ou 2 neurones de sortie?

Supposons que je veuille faire une classification binaire (quelque chose appartient à la classe A ou à la classe B). Il existe certaines possibilités pour ce faire dans la couche de sortie d'un réseau de neurones: Utilisez 1 nœud de sortie. La sortie 0 (<0,5) est considérée comme classe A et 1...

machine-learning classification neural-networks

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Qu'est-ce qui peut amener l'ACP à aggraver les résultats d'un classificateur?

J'ai un classificateur sur lequel je fais une validation croisée, ainsi qu'une centaine de fonctionnalités sur lesquelles je fais une sélection avant pour trouver des combinaisons optimales de fonctionnalités. Je compare également cela à l'exécution des mêmes expériences avec PCA, où je prends les...

classification pca feature-selection