Preguntas etiquetadas con unbalanced-classes

Bien, entonces creo que tengo una muestra lo suficientemente decente, teniendo en cuenta la regla general 20: 1: una muestra bastante grande (N = 374) para un total de 7 variables predictoras candidatas. Mi problema es el siguiente: cualquiera que sea el conjunto de variables predictoras que utilizo, las clasificaciones …

81 regression  logistic  sample-size  unbalanced-classes 

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 

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 

Esta es una pregunta en general, no específica de ningún método o conjunto de datos. ¿Cómo lidiamos con un problema de desequilibrio de clase en el aprendizaje automático supervisado donde el número de 0 es alrededor del 90% y el número de 1 es alrededor del 10% en su conjunto …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning 

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 …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

Si tengo un conjunto de datos con una clase positiva muy rara, y reduzco la muestra de la clase negativa, luego realizo una regresión logística, ¿necesito ajustar los coeficientes de regresión para reflejar el hecho de que cambié la prevalencia de la clase positiva? Por ejemplo, supongamos que tengo un …

34 logistic  unbalanced-classes  case-control-study 

Últimamente he estado pensando mucho en el "problema de desequilibrio de clase" en el aprendizaje automático / estadístico, y me estoy adentrando cada vez más en un sentimiento de que simplemente no entiendo lo que está sucediendo. Primero déjame definir (o intentar) definir mis términos: El problema del desequilibrio de …

30 classification  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

Tengo una tarea de clasificación en la que tengo varios predictores (uno de los cuales es el más informativo), y estoy usando el modelo MARS para construir mi clasificador (estoy interesado en cualquier modelo simple, y usar glms con fines ilustrativos sería bien también). Ahora tengo un gran desequilibrio de …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

Tuve un curso en línea, donde aprendí, que las clases desequilibradas en los datos de entrenamiento podrían ocasionar problemas, porque los algoritmos de clasificación siguen la regla de la mayoría, ya que da buenos resultados si el desequilibrio es demasiado. En una tarea, uno tenía que equilibrar los datos submuestreando …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

Quiero hacer un modelo logístico a partir de los datos de mi encuesta. Es una pequeña encuesta de cuatro colonias residenciales en la que solo se entrevistó a 154 encuestados. Mi variable dependiente es "transición satisfactoria al trabajo". Descubrí que, de los 154 encuestados, 73 dijeron que habían hecho una …

26 logistic  sample-size  assumptions  power  unbalanced-classes 

Tengo un conjunto de datos muy desequilibrado. Estoy tratando de seguir los consejos y el uso de la optimización,scale_pos_weight pero no estoy seguro de cómo debo ajustarlo. Puedo ver que RegLossObj.GetGradientsí: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight entonces un gradiente de una muestra positiva sería más influyente. Sin embargo, …

26 unbalanced-classes  xgboost 

En una pregunta reciente y bien recibida, Tim pregunta cuándo los datos desequilibrados son realmente un problema en Machine Learning . La premisa de la pregunta es que hay mucha literatura de aprendizaje automático que discute el equilibrio de la clase y el problema de las clases desequilibradas . La …

25 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

Creo que una suposición básica del aprendizaje automático o la estimación de parámetros es que los datos invisibles provienen de la misma distribución que el conjunto de entrenamiento. Sin embargo, en algunos casos prácticos, la distribución del conjunto de prueba será casi diferente del conjunto de entrenamiento. Digamos para un …

23 machine-learning  classification  skewness  unbalanced-classes  multi-class 

Trato con un problema de detección de fraude (similar a la calificación crediticia). Como tal, existe una relación altamente desequilibrada entre las observaciones fraudulentas y no fraudulentas. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html proporciona una excelente visión general de las diferentes métricas de clasificación. Precision and Recallo kappaambos parecen ser una buena opción: Una forma …

22 classification  unbalanced-classes  precision-recall  cohens-kappa  model-evaluation 

Ha habido buenas preguntas sobre el manejo de datos desequilibrados en el contexto de clasificación , pero me pregunto qué hacen las personas para tomar muestras de regresión. Digamos que el dominio del problema es muy sensible al signo pero solo algo sensible a la magnitud del objetivo. Sin embargo, …

22 regression  sampling  unbalanced-classes