Ich muss mich mit einem Textklassifizierungsproblem befassen. Ein Webcrawler durchsucht Webseiten einer bestimmten Domain und ich möchte für jede Webseite herausfinden, ob sie nur zu einer bestimmten Klasse gehört oder nicht. Das heißt, wenn ich diese Klasse Positiv nenne , gehört jede gecrawlte...
Frage: Ist es möglich, eine NN zu trainieren, um zwischen ungeraden und geraden Zahlen zu unterscheiden, indem nur die Zahlen selbst als Eingabe verwendet werden? Ich habe folgenden Datensatz: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Ich trainierte eine NN mit zwei...
Ich habe randomForest verwendet, um 6 Verhaltensweisen von Tieren (z. B. Stehen, Gehen, Schwimmen usw.) anhand von 8 Variablen (unterschiedliche Körperhaltungen und Bewegungen) zu klassifizieren. Der MDSplot im randomForest-Paket gibt diese Ausgabe aus und es treten Probleme bei der...
Ich weiß, dass die logistische Regression eine Hyperebene findet, die die Trainingsmuster trennt. Ich weiß auch, dass Support-Vektor-Maschinen die Hyperebene mit der maximalen Marge finden. Meine Frage: Ist der Unterschied zwischen logistischer Regression (LR) und Support Vector Machines (SVM),...
Ich mache eine Bildklassifizierung mit maschinellem Lernen. Angenommen, ich habe einige Trainingsdaten (Bilder) und teile die Daten in Trainings- und Validierungssätze auf. Außerdem möchte ich die Daten durch zufällige Rotationen und Rauschinjektion erweitern (neue Bilder aus den Originalen...
Ich möchte eine zufällige Gesamtstruktur mit dem folgenden Verfahren erstellen: Erstellen Sie einen Baum aus zufälligen Stichproben der Daten und Features, und verwenden Sie dabei den Informationsgewinn, um die Aufteilung zu bestimmen Beenden Sie einen Blattknoten, wenn er eine vordefinierte Tiefe...
Ich trainiere ein Klassifizierungsmodell mit Random Forest, um zwischen 6 Kategorien zu unterscheiden. Meine Transaktionsdaten umfassen ungefähr 60.000 Beobachtungen und 35 Variablen. Hier ist ein Beispiel, wie es ungefähr aussieht. _________________________________________________...
Nach meinem (sehr grundlegenden) Verständnis schätzt Naive Bayes die Wahrscheinlichkeiten basierend auf den Klassenhäufigkeiten der einzelnen Merkmale in den Trainingsdaten. Aber wie berechnet es die Häufigkeit kontinuierlicher Variablen? Und wie klassifiziert es bei der Vorhersage eine neue...
Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg,...
Ich weiß , dass traditionelle statistische Modelle wie Cox Proportional - Hazards - Regression und einige Kaplan-Meier - Modelle verwendet werden können Tage bis zum nächsten Auftreten eines Ereignisses sagt Ausfall etc. dh zur Vorhersage überleben Analyse Fragen Wie können Regressionsversionen von...
Ich habe ein logistisches Regressionsmodell (Via train) für eine binäre Antwort erhalten, und ich habe die logistische Verwirrungsmatrix über confusionMatrixin erhalten caret. Es gibt mir die logistische Modellverwirrungsmatrix, obwohl ich nicht sicher bin, welcher Schwellenwert verwendet wird, um...
Tabelle 18.1 in den Elementen des statistischen Lernens fasst die Leistung mehrerer Klassifikatoren in einem 14-Klassen-Datensatz zusammen. Ich vergleiche einen neuen Algorithmus mit dem Lasso und dem elastischen Netz für solche Klassifizierungsprobleme mit mehreren Klassen. Unter Verwendung von...
Angenommen, wir haben ein Binärklassifizierungsproblem mit hauptsächlich kategorialen Merkmalen. Wir verwenden ein nichtlineares Modell (z. B. XGBoost oder Random Forests), um es zu lernen. Sollte man sich immer noch Sorgen um Multi-Kollinearität machen? Warum? Wenn die Antwort auf das oben Gesagte...
Eine gebräuchliche Maßnahme zum Vergleich von zwei oder mehr Klassifizierungsmodellen besteht darin, die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) als Mittel zur indirekten Bewertung ihrer Leistung zu verwenden. In diesem Fall wird ein Modell mit einer größeren AUC normalerweise als leistungsstärker...
Ich benutze ein LSTM- und Feed-Forward-Netzwerk, um Text zu klassifizieren. Ich konvertiere den Text in One-Hot-Vektoren und speise jeden in den lstm ein, damit ich ihn als eine einzige Darstellung zusammenfassen kann. Dann füttere ich es dem anderen Netzwerk. Aber wie trainiere ich das lstm? Ich...
Ich gehe der Frage nach, die ich zuvor zu RBM gestellt hatte . Ich sehe eine Menge Literatur, die sie beschreibt, aber keine, die tatsächlich von Regression spricht (nicht einmal Klassifizierung mit beschrifteten Daten). Ich habe das Gefühl, dass es nur für unbeschriftete Daten verwendet wird. Gibt...
Kann jemand helfen, einige der Mathematik hinter der Klassifizierung in CART zu erklären? Ich möchte verstehen, wie zwei Hauptphasen ablaufen. Zum Beispiel habe ich einen CART-Klassifikator für ein Dataset trainiert und ein Test-Dataset verwendet, um die prädiktive Leistung zu kennzeichnen,...
Ich kenne die mittlere quadratische Fehlerformel und weiß, wie man sie berechnet. Wenn wir über eine Regression sprechen, können wir den mittleren quadratischen Fehler berechnen. Können wir jedoch über eine MSE für ein Klassifizierungsproblem sprechen und wie man es
Ist es sinnvoll, PCA durchzuführen, bevor eine zufällige Waldklassifizierung durchgeführt wird? Ich habe es mit hochdimensionalen Textdaten zu tun, und ich möchte eine Feature-Reduzierung durchführen, um den Fluch der Dimensionalität zu vermeiden. Ist Random Forests nicht bereits auf eine Art von...
Ich habe keinen mathematischen Hintergrund, aber ich verstehe, wie das einfache Perceptron funktioniert, und ich glaube, ich verstehe das Konzept einer Hyperebene (ich stelle es mir geometrisch als eine Ebene im 3D-Raum vor, die zwei Punktwolken trennt, nur als eine Linie, die sie trennt) zwei...