Sebuah instance dari pembelajaran yang diawasi yang mengidentifikasi kategori atau kategori yang dimiliki oleh instance dataset baru.
Saya tahu bahwa ada kemungkinan Keras dengan class_weightskamus parameter yang pas, tapi saya tidak bisa menemukan contoh. Akankah seseorang dengan baik hati menyediakannya? Ngomong-ngomong, dalam hal ini praksis yang tepat hanya untuk membebani kelas minoritas secara proporsional dengan...
Saya mencoba pengaturan klasifikasi multi kelas dengan 3 kelas. Distribusi kelas miring dengan sebagian besar data termasuk dalam 1 dari 3 kelas. (label kelas menjadi 1,2,3, dengan 67,28% dari data termasuk dalam label kelas 1, data 11,99% di kelas 2, dan sisanya di kelas 3) Saya melatih...
Sepertinya kesamaan cosinus dari dua fitur hanyalah produk titik mereka diskalakan oleh produk besarnya mereka. Kapan kesamaan cosinus membuat metrik jarak yang lebih baik daripada produk titik? Apakah produk titik dan persamaan cosinus memiliki kekuatan atau kelemahan yang berbeda dalam situasi...
Saya ingin menggunakan jaringan saraf untuk klasifikasi gambar. Saya akan mulai dengan CaffeNet yang sudah dilatih sebelumnya dan melatihnya untuk aplikasi saya. Bagaimana saya menyiapkan gambar input? Dalam hal ini, semua gambar adalah objek yang sama tetapi dengan variasi (pikirkan: kontrol...
Saya memiliki masalah data besar dengan dataset besar (misalnya 50 juta baris dan 200 kolom). Dataset terdiri dari sekitar 100 kolom numerik dan 100 kolom kategorikal dan kolom respons yang mewakili masalah kelas biner. Kardinalitas masing-masing kolom kategorikal kurang dari 50. Saya ingin tahu...
Saya bekerja pada penelitian, di mana kebutuhan untuk satu mengklasifikasikan tiga acara WINNER = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 Model saya saat ini...
Saya memiliki masalah klasifikasi dengan sekitar 1000 sampel positif dan 10.000 negatif dalam set pelatihan. Jadi kumpulan data ini cukup tidak seimbang. Hutan acak sederhana hanya mencoba menandai semua sampel uji sebagai kelas mayoritas. Beberapa jawaban yang baik tentang sub-sampling dan hutan...
Saya mencoba untuk melatih model peningkatan gradien lebih dari 50k contoh dengan 100 fitur numerik. XGBClassifiermenangani 500 pohon dalam waktu 43 detik pada mesin saya, sementara GradientBoostingClassifierhanya menangani 10 pohon (!) dalam 1 menit dan 2 detik :( Saya tidak repot-repot mencoba...
Saya mengikuti contoh ini di situs scikit-learn untuk melakukan klasifikasi multioutput dengan model Random Forest. from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.utils import...
Ketika salah satu akan menggunakan Random Forestlebih SVMdan sebaliknya? Saya memahami itu cross-validationdan perbandingan model merupakan aspek penting dalam memilih model, tetapi di sini saya ingin belajar lebih banyak tentang aturan praktis dan heuristik dari dua metode. Dapatkah seseorang...
Perhatikan bahwa saya melakukan semuanya dalam R. Masalahnya sebagai berikut: Pada dasarnya, saya memiliki daftar riwayat hidup (CV). Beberapa kandidat akan memiliki pengalaman kerja sebelumnya dan beberapa tidak. Tujuannya di sini adalah untuk: berdasarkan teks pada CV mereka, saya ingin...
Baru-baru ini seorang teman saya ditanya apakah algoritma pohon keputusan adalah algoritma linear atau nonlinier dalam sebuah wawancara. Saya mencoba mencari jawaban untuk pertanyaan ini tetapi tidak dapat menemukan penjelasan yang memuaskan. Adakah yang bisa menjawab dan menjelaskan solusi untuk...
Dalam pemrosesan citra medis, sebagian besar karya yang diterbitkan mencoba mengurangi false positive rate (FPR) sementara pada kenyataannya negatif palsu lebih berbahaya daripada positif palsu. Apa alasan di
Saat membaca makalah ini ada garis yang mengatakan "pengklasifikasi linear tidak berbagi parameter antara fitur dan kelas." Apa arti dari pernyataan ini? Apakah itu berarti bahwa pengklasifikasi linier seperti regresi logistik membutuhkan fitur yang saling
Saya tahu perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, tapi saya tidak mengerti perbedaan antara klasifikasi teks dan pemodelan topik untuk dokumen. Dapatkah saya menggunakan pemodelan topik di atas dokumen untuk mengidentifikasi suatu topik? Bisakah saya menggunakan...
Saya ingin menghitung ketepatan, daya ingat dan skor-F1 untuk model KerasClassifier biner saya, tetapi tidak menemukan solusi. Ini kode saya yang sebenarnya: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3,...
Saya memiliki 3 kelas dengan distribusi ini: Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 Dan saya menggunakan xgboostuntuk klasifikasi. Saya tahu bahwa ada parameter bernama scale_pos_weight. Tetapi bagaimana penanganannya untuk kasus 'multi-kelas', dan bagaimana cara mengaturnya dengan...
Masalah yang saya tangani adalah mengelompokkan teks-teks pendek menjadi beberapa kelas. Pendekatan saya saat ini adalah menggunakan frekuensi istilah bobot tf-idf dan mempelajari classifier linier sederhana (regresi logistik). Ini bekerja cukup baik (sekitar 90% makro F-1 pada set tes, hampir 100%...
Saya mencoba mencari argumen yang bagus tentang mengapa seseorang akan menggunakan jarak Manhattan di atas jarak Euclidean dalam Pembelajaran Mesin. Hal terdekat yang saya temukan untuk argumen yang baik sejauh ini adalah pada kuliah MIT ini . Pada 36:15 Anda dapat melihat pada slide pernyataan...
Makalah yang masuk lebih dalam dengan konvolusi menjelaskan GoogleNet yang berisi modul-modul awal: Perubahan ke awal v2 adalah bahwa mereka mengganti konvolusi 5x5 oleh dua konvolusi 3x3 berturut-turut dan pooling diterapkan: Apa perbedaan antara Inception v2 dan Inception