Preguntas etiquetadas con classification

Sé que hay una posibilidad en Keras con el class_weightsdiccionario de parámetros al ajuste, pero no he podido encontrar ningún ejemplo. ¿Alguien tan amable de proporcionar uno? Por cierto, en este caso, la práctica adecuada es simplemente ponderar a la clase minoritaria proporcionalmente a su representación insuficiente.

130 classification  keras  weighted-data 

Parece que la similitud de dos características del coseno es solo su producto escalado por el producto de sus magnitudes. ¿Cuándo la similitud del coseno hace una mejor distancia métrica que el producto de punto? Es decir, ¿la similitud del producto escalar y el coseno tienen diferentes fortalezas o debilidades …

41 classification 

Estoy trabajando en la investigación, en la necesidad de una GANADOR clasificar de tres eventos = ( 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 Mi modelo actual …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

Tengo un gran problema de datos con un gran conjunto de datos (por ejemplo, 50 millones de filas y 200 columnas). El conjunto de datos consta de aproximadamente 100 columnas numéricas y 100 columnas categóricas y una columna de respuesta que representa un problema de clase binaria. La cardinalidad de …

30 machine-learning  classification  deep-learning 

Estoy tratando de entrenar un modelo de aumento de gradiente en más de 50k ejemplos con 100 características numéricas. XGBClassifiermaneja 500 árboles en 43 segundos en mi máquina, mientras que GradientBoostingClassifiermaneja solo 10 árboles (!) en 1 minuto y 2 segundos :( No me molesté en tratar de cultivar 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Tengo un problema de clasificación con aproximadamente 1000 muestras positivas y 10000 negativas en el conjunto de entrenamiento. Entonces este conjunto de datos está bastante desequilibrado. El bosque aleatorio simple solo está tratando de marcar todas las muestras de prueba como una clase mayoritaria. Aquí se dan algunas buenas respuestas …

29 machine-learning  classification  dataset  unbalanced-classes 

Tenga en cuenta que estoy haciendo todo en R. El problema es el siguiente: Básicamente, tengo una lista de currículums (CV). Algunos candidatos tendrán experiencia laboral antes y otros no. El objetivo aquí es: en función del texto en sus CV, quiero clasificarlos en diferentes sectores de trabajo. Soy particular …

28 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

¿Cuándo utilizar un Random Forestsobre SVMy viceversa? Entiendo que la cross-validationcomparación de modelos es un aspecto importante para elegir un modelo, pero aquí me gustaría aprender más sobre las reglas generales y la heurística de los dos métodos. ¿Alguien puede explicar las sutilezas, fortalezas y debilidades de los clasificadores, así …

28 machine-learning  classification  random-forest  svm 

Recientemente se le preguntó a un amigo mío si los algoritmos del árbol de decisión son algoritmos lineales o no lineales en una entrevista. Traté de buscar respuestas a esta pregunta pero no pude encontrar ninguna explicación satisfactoria. ¿Alguien puede responder y explicar la solución a esta pregunta? Además, ¿cuáles …

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

Quiero calcular la precisión, la recuperación y la puntuación F1 para mi modelo binario KerasClassifier, pero no encuentro ninguna solución. Aquí está mi código real: # 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, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

Sé la diferencia entre la agrupación y la clasificación en el aprendizaje automático, pero no entiendo la diferencia entre la clasificación de texto y el modelado de temas para documentos. ¿Puedo usar el modelado de temas sobre documentos para identificar un tema? ¿Puedo usar métodos de clasificación para clasificar el …

20 classification  text-mining  topic-model 

Tengo 3 clases con esta distribución: Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 Y estoy usando xgboostpara la clasificación. Sé que hay un parámetro llamado scale_pos_weight. Pero, ¿cómo se maneja para el caso 'multiclase' y cómo puedo configurarlo correctamente?

20 classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes 

El problema que estoy abordando es categorizar textos cortos en varias clases. Mi enfoque actual es utilizar frecuencias de término ponderadas tf-idf y aprender un clasificador lineal simple (regresión logística). Esto funciona razonablemente bien (alrededor del 90% de macro F-1 en el conjunto de prueba, casi el 100% en el …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Estoy tratando de buscar un buen argumento sobre por qué uno usaría la distancia de Manhattan sobre la distancia euclidiana en Machine Learning. Lo más cercano que encontré a un buen argumento hasta ahora está en esta conferencia del MIT . A las 36:15 puede ver en las diapositivas la …

18 machine-learning  classification  distance 

Tengo características dispersas que son predictivas, también tengo algunas características densas que también son predictivas. Necesito combinar estas características para mejorar el rendimiento general del clasificador. Ahora, cuando trato de combinar estos elementos, las características densas tienden a dominar más que las características dispersas, por lo tanto, solo proporcionan un …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning