Satu ukuran umum yang digunakan untuk membandingkan dua atau lebih model klasifikasi adalah dengan menggunakan area di bawah kurva ROC (AUC) sebagai cara untuk secara tidak langsung menilai kinerjanya. Dalam hal ini model dengan AUC yang lebih besar biasanya diartikan sebagai berkinerja lebih baik...
Manakah fungsi biaya yang lebih baik untuk pohon hutan acak: Indeks atau entropi Gini? Saya mencoba menerapkan hutan acak di
Pertanyaan kemarin Menentukan akurasi model yang memperkirakan probabilitas acara membuat saya ingin tahu tentang penilaian probabilitas. The Brier skor adalah rata-rata kuadrat error ukuran. Apakah pengukuran kinerja kesalahan absolut rata-rata analog punya nama
Misalkan saya sedang membangun model prediksi di mana saya mencoba untuk memprediksi beberapa peristiwa (misalnya, gulungan dadu dan lemparan koin). Sebagian besar algoritma yang saya kenal bekerja dengan hanya satu target, jadi saya bertanya-tanya apakah ada pendekatan standar untuk hal semacam...
Dalam kursus Pembelajaran Mesin Stanford, Andrew Ng menyebut penerapan ML di bidang TI. Beberapa waktu kemudian ketika saya mendapat ukuran sedang (sekitar 20k bot) DDoS di situs kami, saya memutuskan untuk melawannya menggunakan classifier Neural Network sederhana. Saya telah menulis skrip python...
Saya punya masalah dengan 6 kelas. Jadi saya membangun classifier multiclass, sebagai berikut: untuk setiap kelas, saya memiliki satu classifier Logistic Regression, menggunakan One vs All, yang berarti saya memiliki 6 classifier yang berbeda. Saya dapat melaporkan matriks kebingungan untuk...
Apa hubungan antara analisis diskriminan Linear dan aturan Bayes? Saya mengerti bahwa LDA digunakan dalam klasifikasi dengan mencoba meminimalkan rasio dalam varians grup dan antara varians grup, tapi saya tidak tahu bagaimana aturan Bayes digunakan di
Untuk kompetisi Kaggle baru-baru ini, saya (secara manual) mendefinisikan 10 fitur tambahan untuk set pelatihan saya, yang kemudian akan digunakan untuk melatih classifier hutan acak. Saya memutuskan untuk menjalankan PCA pada dataset dengan fitur-fitur baru, untuk melihat bagaimana mereka...
Saya menjalankan SVM terhadap kumpulan data yang diberikan, dan melakukan pengamatan berikut: Jika saya mengubah jumlah fitur untuk membangun classifier, jumlah vektor dukungan yang dihasilkan juga akan berubah. Saya ingin tahu bagaimana menjelaskan skenario semacam
Jadi, saya punya matriks sekitar 60 x 1000. Saya melihatnya sebagai 60 objek dengan 1000 fitur; 60 objek dikelompokkan menjadi 3 kelas (a, b, c). 20 objek di setiap kelas, dan kita tahu klasifikasi sebenarnya. Saya ingin melakukan pembelajaran terawasi pada set 60 contoh pelatihan ini, dan saya...
Saya mencoba mendapatkan intuisi mengapa peningkatan jumlah fitur dapat mengurangi kinerja. Saat ini saya menggunakan classifier LDA yang berkinerja lebih baik secara bivariat di antara fitur-fitur tertentu tetapi lebih buruk ketika melihat lebih banyak fitur. Akurasi klasifikasi saya dilakukan...
Saya membuat purwarupa model tas naif Bayes saya sendiri, dan saya punya pertanyaan tentang menghitung probabilitas fitur. Katakanlah saya punya dua kelas, saya hanya akan menggunakan spam dan bukan-spam karena itulah yang digunakan semua orang. Dan mari kita ambil kata "viagra" sebagai contoh....
Saya melakukan tugas klasifikasi biner di mana probabilitas hasil cukup rendah (sekitar 3%). Saya mencoba memutuskan apakah akan mengoptimalkan dengan AUC atau log-loss. Seperti yang saya mengerti, AUC memaksimalkan kemampuan model untuk membedakan antara kelas-kelas sementara logloss menghukum...
Saya mempelajari pengenalan pola dan pembelajaran mesin, dan saya mengalami pertanyaan berikut. Pertimbangkan masalah klasifikasi dua kelas dengan probabilitas kelas sebelumnya yang samaP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} dan distribusi instance di setiap kelas yang...
Dalam dua perpustakaan identifikasi bahasa populer, Compact Language Detector 2 untuk C ++ dan bahasa detektor untuk java, keduanya menggunakan (berbasis karakter) n-gram untuk mengekstraksi fitur teks. Mengapa kantung kata-kata (satu kata / kamus) tidak digunakan, dan apa keuntungan dan kerugian...
Mari kita asumsikan kita memiliki masalah klasifikasi dan pada awalnya kita ingin mendapatkan beberapa wawasan dari data dan kita melakukan t-SNE. Hasil t-SNE memisahkan kelas dengan sangat baik. Ini menyiratkan bahwa adalah mungkin untuk membangun model klasifikasi yang juga akan memisahkan kelas...
Saya tidak dapat menemukan definisi umum tentang apa itu classifier? Saya mengerti cara kerjanya, tapi saya tidak bisa sampai pada
Saya perlu mendapatkan seakurat mungkin nilai untuk kecerahan sumber cahaya yang stabil terutama yang diberikan dua belas nilai luminositas sampel. Sensornya tidak sempurna, dan cahayanya kadang-kadang bisa "berkedip" lebih terang atau lebih gelap, yang bisa diabaikan, karenanya saya perlu deteksi...
Saat ini saya sedang belajar sendiri bagaimana melakukan klasifikasi, dan secara khusus saya melihat tiga metode: mendukung mesin vektor, jaringan saraf, dan regresi logistik. Apa yang saya coba pahami adalah mengapa regresi logistik akan berkinerja lebih baik daripada dua lainnya. Dari pemahaman...
Saya mencoba untuk menyelesaikan tugas yang disebut deteksi pejalan kaki dan saya melatih clasifer biner pada dua kategori positif - orang, negatif - latar belakang. Saya punya dataset: jumlah positif = 3752 jumlah negatif = 3800 Saya menggunakan train \ test split 80 \ 20% dan bentuk...