Frage an die erfahrenen Data Miner da draußen: Angesichts dieses Szenarios: Es gibt N Einkaufswagen Jeder Einkaufswagen ist mit einer beliebigen Anzahl von M Artikeln aus einem unendlich großen Satz gefüllt (mit der aktuellen Datenmenge, die ich habe, kann diese beliebige Anzahl Zahlen um 1500...
Ich habe mit ggplot2 mit den folgenden Befehlen herumgespielt, um eine Zeile an meine Daten anzupassen: ggplot(data=datNorm, aes(x=Num, y=Val)) + geom_point() + stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom="errorbar", colour="red", width=0.8) + stat_sum_single(median) + stat_sum_single(mean,...
Ich suche nach mittelgroßen bis langen Artikeln / Websites / usw. zum Thema Data Mining, insbesondere dort, wo ein Datensatz von der Datenaufbereitung bis zum endgültigen Modell eingehend untersucht wird. Ich interessiere mich besonders für Diskussionen über die Anwendung von Algen des maschinellen...
Ich habe zwei Fragen zur Verwendung einer zufälligen Gesamtstruktur (insbesondere randomForest in R) für die Imputation fehlender Werte (im Prädiktorraum). 1) Wie funktioniert der Imputationsalgorithmus - insbesondere wie und warum wird die Klassenbezeichnung für die Imputation benötigt? Ist die...
Ich möchte ein Vorhersagemodell erstellen, bei dem die Ergebnisvariable binär und die Eingabe Zeitreihen sind. Um es konkreter zu machen, wird das Modell anhand des Betrags, den er in den letzten 60 Tagen für das Unternehmen ausgegeben hat, vorhersagen, ob ein Kunde abwandert (das Unternehmen...
Ich habe eine binäre Sequenz wie 11111011011110101100000000000100101011011111101111100000000000011010100000010000000011101111 Wo auf Cluster von meistens Einsen eine größere Anzahl von Nullen folgt, wie im Bild unten (Schwarz steht für 1): Ich möchte eine Technik anwenden (vorzugsweise in R oder in...
Ich verstehe, dass PCA zur Reduzierung der Dimensionalität verwendet wird, um Datensätze in 2D oder 3D zeichnen zu können. Ich habe aber auch Leute gesehen, die PCA als Vorverarbeitungsschritt in Klassifizierungsszenarien anwenden, in denen sie PCA anwenden, um die Anzahl der Merkmale zu...
Ich versuche, ein Klassifizierungsproblem aus dem UCI-Datenbank-Repository zu lösen . Leider (oder zum Glück) habe ich festgestellt, dass mein Datensatz nicht ausgeglichen ist. Ich habe die Daten in 5 Klassen strukturiert, entsprechend der vom Schüler erreichten Endnote: Wenn der Schüler eine Note...
Meine Frage befasst sich mit Klassifikationsbäumen . Betrachten Sie das folgende Beispiel aus dem Iris-Datensatz: Ich möchte den besten Prädiktor für die erste Aufteilung manuell auswählen. Nach dem CART-Algorithmus ist das beste Merkmal für eine Aufteilung dasjenige, das die Abnahme der...
In der Arbeit über ein vollständig faltungsorientiertes neuronales Netzwerk erwähnen die Autoren sowohl das Patch-weise Training als auch das vollständig faltungsorientierte Training. Mein Verständnis für den Aufbau des Trainingssets ist wie folgt: M*MExtrahieren Sie bei einem gegebenen Bild...
Ich habe 90% negative Beispiele und 10% positive Beispiele (13.000 Beobachtungen, 90 Variablen). Mein Modell zeigt mir, dass der Fehler bei der Fehlklassifizierung 0,1 beträgt, aber meine Verwirrungsmatrix zeigt mir, dass die Anzahl der TP sehr gering ist. Gibt es eine Möglichkeit, mein positives...
Der Apriori-Algorithmus findet einige Implikationsregeln. Ähnliche Ergebnisse liefern Bayes'sche Netzwerke. Was ist der wesentliche Unterschied? Was sind die spezifischen Vor- und Nachteile? Bearbeiten: Der Apriori-Algorithmus generiert Zuordnungsregeln als eine Art Implikation, die auf dem...
Angenommen, ich habe einen Text wie den folgenden, der normalerweise 2/3 Sätze und 100-200 Zeichen enthält. Johny kaufte 50 Dollar Milch von Walmart. Jetzt hat er nur noch 20 Dollar übrig. Ich möchte extrahieren Name der Person: Johny Verbrauchte: 50 Dollar Geld übrig: 20 Dollar. Verbrachte wo:...