Estadísticas y Big Data classification

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¿Función Softmax vs Sigmoid en clasificador logístico?

¿Qué decide la elección de la función (Softmax vs Sigmoid) en un clasificador logístico? Supongamos que hay 4 clases de salida. Cada una de las funciones anteriores da las probabilidades de que cada clase sea la salida correcta. Entonces, ¿cuál tomar para un clasificador?

63 machine-learning logistic classification softmax

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¿Cómo puedo ayudar a asegurar que los datos de prueba no se filtren en los datos de entrenamiento?

Supongamos que tenemos a alguien construyendo un modelo predictivo, pero que alguien no está necesariamente versado en los principios estadísticos o de aprendizaje automático adecuados. Tal vez estamos ayudando a esa persona mientras está aprendiendo, o tal vez esa persona está utilizando algún tipo de paquete de software que requiere …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

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Alternativas a la regresión logística en R

Me gustaría tener tantos algoritmos que realicen la misma tarea que la regresión logística. Es decir, algoritmos / modelos que pueden dar una predicción a una respuesta binaria (Y) con alguna variable explicativa (X). Me alegraría que después de nombrar el algoritmo, si también mostrara cómo implementarlo en R. Aquí …

55 r regression logistic classification predictive-models

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¿Cuándo los datos no balanceados son realmente un problema en Machine Learning?

Ya teníamos varias preguntas sobre datos desequilibrados al usar regresión logística , SVM , árboles de decisión , embolsado y una serie de otras preguntas similares, ¡lo que lo convierte en un tema muy popular! Desafortunadamente, cada una de las preguntas parece ser específica del algoritmo y no encontré ninguna …

53 machine-learning classification predictive-models unbalanced-classes

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Clasificación binaria con clases fuertemente desequilibradas.

Tengo un conjunto de datos en forma de (características, salida binaria 0 o 1), pero 1 ocurre muy raramente, por lo que al predecir siempre 0, obtengo una precisión entre 70% y 90% (dependiendo de los datos particulares que mire) ) Los métodos de ML me dan la misma precisión, …

52 machine-learning classification binary-data unbalanced-classes

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¿Cuál es la diferencia entre Multiclass y Multilabel Problem?

¿Cuál es la diferencia entre un problema multiclase y un problema multicabel?

52 classification clustering terminology multi-class multilabel

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¿Por qué no abordar la clasificación a través de la regresión?

Algunos materiales que he visto sobre el aprendizaje automático dicen que es una mala idea abordar un problema de clasificación a través de la regresión. Pero creo que siempre es posible hacer una regresión continua para ajustar los datos y truncar la predicción continua para obtener clasificaciones discretas. Entonces, ¿por …

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Umbral de probabilidad de clasificación

Tengo una pregunta sobre la clasificación en general. Supongamos que f es un clasificador, que genera un conjunto de probabilidades dados algunos datos D. Normalmente, uno diría: bueno, si P (c | D)> 0.5, asignaremos una clase 1, de lo contrario 0 (deje que esto sea un binario clasificación). Mi …

49 machine-learning classification binary-data threshold

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¿Por qué la regresión logística es un clasificador lineal?

Dado que estamos utilizando la función logística para transformar una combinación lineal de la entrada en una salida no lineal, ¿cómo se puede considerar la regresión logística como un clasificador lineal? La regresión lineal es como una red neuronal sin la capa oculta, entonces, ¿por qué las redes neuronales se …

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Kernel lineal y kernel no lineal para máquina de vectores de soporte?

Cuando se utiliza la máquina de vectores de soporte, ¿existen pautas para elegir un núcleo lineal frente a un núcleo no lineal, como RBF? Una vez escuché que el kernel no lineal tiende a no funcionar bien una vez que el número de características es grande. ¿Hay alguna referencia sobre …

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Suposiciones aleatorias del bosque

Soy un poco nuevo en el bosque aleatorio, así que todavía estoy luchando con algunos conceptos básicos. En regresión lineal, asumimos observaciones independientes, varianza constante ... ¿Cuáles son los supuestos básicos / hipótesis que hacemos cuando usamos bosque aleatorio? ¿Cuáles son las diferencias clave entre el bosque aleatorio y las …

43 regression classification random-forest

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Características para la clasificación de series temporales

Considero el problema de la clasificación (multiclase) basada en series de tiempo de longitud variable TTT , es decir, encontrar una función f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(X_T) = y \in [1..K]\\ \text{for } X_T = (x_1, \dots, x_T)\\ \text{with } x_t \in \mathbb{R}^d ~, través de una representación …

43 time-series classification feature-selection signal-processing

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Entrenamiento de un árbol de decisión contra datos no balanceados

Soy nuevo en la minería de datos y estoy tratando de entrenar un árbol de decisión contra un conjunto de datos que está altamente desequilibrado. Sin embargo, estoy teniendo problemas con poca precisión predictiva. Los datos consisten en estudiantes que estudian cursos, y la variable de clase es el estado …

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¿Por qué disminuir la muestra?

Supongamos que quiero aprender un clasificador que predice si un correo electrónico es spam. Y supongamos que solo el 1% de los correos electrónicos son spam. Lo más fácil sería aprender el clasificador trivial que dice que ninguno de los correos electrónicos son spam. Este clasificador nos daría un 99% …

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¿Cómo interpretar los valores de la medida F?

Me gustaría saber cómo interpretar una diferencia de valores de medida f. Sé que la medida f es una media equilibrada entre precisión y recuperación, pero estoy preguntando sobre el significado práctico de una diferencia en las medidas F. Por ejemplo, si un clasificador C1 tiene una precisión de 0.4 …

41 classification precision-recall

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