Estadísticas y Big Data classification

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¿Los árboles CART capturan interacciones entre predictores?

Este artículo afirma que en CART, debido a que se realiza una división binaria en una sola covariable en cada paso, todas las divisiones son ortogonales y, por lo tanto, no se consideran las interacciones entre covariables. Sin embargo, muchas referencias muy serias afirman, por el contrario, que la estructura …

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ImageNet: ¿que significa el error de los cinco primeros?

Uno de los métodos de evaluación para ImageNet Competition (clasificar imágenes de 1,000 categorías) es el error de top 5, ¿qué significa eso? Ver: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

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Dimensión VC de un rectángulo

El libro "Introducción al aprendizaje automático" de Ethem Alpaydın afirma que la dimensión VC de un rectángulo alineado a ejes es 4. Pero, ¿cómo puede un rectángulo romper un conjunto de cuatro puntos colineales con puntos alternativos positivos y negativos? ¿Alguien puede explicar y probar la dimensión VC de un …

9 classification vc-dimension

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Estandarización de características cuando se usa LDA como paso de preprocesamiento

Si se usa un Análisis discriminante lineal de varias clases (o también leo Análisis discriminante múltiple a veces) para la reducción de dimensionalidad (o transformación después de la reducción de dimensionalidad a través de PCA), entiendo que, en general, una "normalización del puntaje Z" (o estandarización) de las características no …

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umbral de clasificación en RandomForest-sklearn

1) ¿Cómo puedo cambiar el umbral de clasificación (creo que es 0.5 por defecto) en RandomForest en sklearn? 2) ¿cómo puedo submuestrear en sklearn? 3) Tengo el siguiente resultado del clasificador RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 0.74 0.87 …

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¿Pueden los bosques aleatorios hacerlo mucho mejor que el error de prueba del 2.8% en MNIST?

No he encontrado ninguna literatura sobre la aplicación de bosques aleatorios a MNIST, CIFAR, STL-10, etc., así que pensé en probarlos con el MNIST invariante de permutación. En R , intenté: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Esto funcionó durante 2 horas y obtuvo un error de prueba del 2.8%. También …

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Regresión logística: maximizar los verdaderos positivos - falsos positivos

Tengo un modelo de regresión logística (ajuste a través de glmnet en R con regularización neta elástica), y me gustaría maximizar la diferencia entre los verdaderos positivos y los falsos positivos. Para hacer esto, me vino a la mente el siguiente procedimiento: Ajustar el modelo de regresión logística estándar Usando …

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¿Medidor de rendimiento que combina sensibilidad y especificidad?

Tengo datos etiquetados de 2 clases en los que estoy realizando la clasificación usando múltiples clasificadores. Y los conjuntos de datos están bien equilibrados. Al evaluar el rendimiento de los clasificadores, debo tener en cuenta cuán preciso es el clasificador para determinar no solo los verdaderos positivos, sino también los …

9 classification roc model-evaluation sensitivity-specificity

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SMOTE arroja un error por un problema de desequilibrio de varias clases

Estoy tratando de usar SMOTE para corregir el desequilibrio en mi problema de clasificación de varias clases. Aunque SMOTE funciona perfectamente en el conjunto de datos de iris según el documento de ayuda de SMOTE, no funciona en un conjunto de datos similar. Así es como se ven mis datos. …

9 r classification unbalanced-classes oversampling

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¿Cómo medir el rendimiento de un clasificador cuando cerca del 100% de las etiquetas de clase pertenecen a una clase?

En mis datos, tengo una variable de clase, indicado como . Los valores de esta variable de clase son 0 , 1 (binario). Casi todas las observaciones de C son 0 (cerca del 100%, más precisamente, 97%). Me gustaría una prueba de "rendimiento" en diferentes modelos de clasificación (podría ser …

9 classification binary-data model-evaluation

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LDA vs. perceptrón

Estoy tratando de tener una idea de cómo LDA 'encaja' dentro de otras técnicas de aprendizaje supervisado. Ya he leído algunas de las publicaciones de LDA-esque aquí sobre LDA. Ya estoy familiarizado con el perceptrón, pero solo estoy aprendiendo LDA ahora. ¿Cómo 'encaja' LDA en la familia de algoritmos de …

9 machine-learning classification discriminant-analysis supervised-learning

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¿Qué kernel SVM usar para un problema de clasificación binaria?

Soy un principiante cuando se trata de soportar máquinas de vectores. ¿Existen algunas pautas que digan qué núcleo (por ejemplo, lineal, polinomial) es el más adecuado para un problema específico? En mi caso, tengo que clasificar las páginas web según si contienen información específica o no, es decir, tengo un …

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Análisis de supervivencia para predicción de eventos.

Para cada registro en mis conjuntos de datos tengo la siguiente información ( X1 , ... , X metro , δ , T )(X1 ,… ,Xm ,δ ,T ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) donde son características, δ es 1 …

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Aprendiendo de datos relacionales

Configuración Muchos algoritmos operan en una sola relación o tabla, mientras que muchas bases de datos del mundo real almacenan información en varias tablas (Domingos, 2003). Pregunta ¿Qué tipos de algoritmos aprenden bien de múltiples tablas (relacionales)? En particular, estoy interesado en los algoritmos que son aplicables a las tareas …

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¿Cómo comparar los eventos observados con los esperados?

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

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Preguntas etiquetadas con classification