Als «unbalanced-classes» getaggte Fragen

Okay, ich denke, ich habe eine ausreichend gute Stichprobe, unter Berücksichtigung der 20: 1-Faustregel: eine ziemlich große Stichprobe (N = 374) für insgesamt 7 Kandidaten-Prädiktorvariablen. Mein Problem ist das Folgende: Unabhängig davon, welchen Satz von Prädiktorvariablen ich verwende,...

Wir hatten bereits mehrere Fragen zu unausgeglichenen Daten bei der Verwendung von logistischer Regression , SVM , Entscheidungsbäumen , Absacken und einer Reihe anderer ähnlicher Fragen, was es zu einem sehr beliebten Thema macht! Leider scheint jede der Fragen algorithmenspezifisch zu sein, und...

Ich habe einen Datensatz in Form von (Features, Binärausgang 0 oder 1), aber 1 kommt ziemlich selten vor. Wenn ich also immer 0 vorhersage, erhalte ich eine Genauigkeit zwischen 70% und 90% (abhängig von den jeweiligen Daten, die ich betrachte) ). Die ML-Methoden geben mir ungefähr die gleiche...

Dies ist im Allgemeinen eine Frage, die sich nicht auf eine Methode oder einen Datensatz bezieht. Wie gehen wir mit einem Klassenungleichgewichtsproblem beim überwachten maschinellen Lernen um, bei dem die Zahl 0 etwa 90% und die Zahl 1 etwa 10% in Ihrem Datensatz beträgt. Wie trainieren wir den...

Ich bin neu im Data Mining und versuche, einen Entscheidungsbaum gegen einen Datensatz zu trainieren, der sehr unausgewogen ist. Ich habe jedoch Probleme mit der schlechten Vorhersagegenauigkeit. Die Daten bestehen aus Studenten, die Kurse studieren, und die Klassenvariable ist der Kursstatus, der...

Wenn ich über einen Datensatz mit einer sehr seltenen positiven Klasse verfüge und die negative Klasse heruntersuche, muss ich dann eine logistische Regression durchführen, um die Regressionskoeffizienten anzupassen, um die Tatsache widerzuspiegeln, dass ich die Prävalenz der positiven Klasse...

Ich habe in letzter Zeit viel über das "Klassenungleichgewichtsproblem" beim maschinellen / statistischen Lernen nachgedacht und gehe immer tiefer in das Gefühl ein, dass ich einfach nicht verstehe, was los ist. Lassen Sie mich zuerst meine Begriffe definieren (oder versuchen, sie zu definieren):...

Ich habe eine Klassifizierungsaufgabe mit einer Reihe von Prädiktoren (von denen einer der informativste ist), und ich verwende das MARS- Modell, um meinen Klassifizierer zu konstruieren (ich interessiere mich für ein einfaches Modell und würde glms zur Veranschaulichung verwenden) auch gut). Jetzt...

Ich hatte einen Online-Kurs, in dem ich erfuhr, dass unausgeglichene Klassen in den Trainingsdaten zu Problemen führen können, da Klassifizierungsalgorithmen für die Mehrheitsregel gelten, da sie gute Ergebnisse liefern, wenn die Unausgeglichenheit zu groß ist. In einer Aufgabe musste man die Daten...

Ich habe einen sehr unausgeglichenen Datensatz. Ich versuche den Tuning-Ratschlägen zu folgen und zu verwenden scale_pos_weight, bin mir aber nicht sicher, wie ich es tunen soll. Ich kann sehen, dass RegLossObj.GetGradient: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight Ein Gradient...

Ich möchte aus meinen Umfragedaten ein logistisches Modell erstellen. Es handelt sich um eine kleine Umfrage unter vier Wohnkolonien, bei der nur 154 Befragte befragt wurden. Meine abhängige Variable ist "zufriedenstellender Übergang zur Arbeit". Ich fand heraus, dass von den 154 Befragten 73...

In einer kürzlich gut erhaltenen Frage fragt Tim, wann unausgeglichene Daten wirklich ein Problem beim maschinellen Lernen sind . Die Prämisse der Frage ist, dass es eine Menge Literatur zum maschinellen Lernen gibt, die sich mit dem Klassengleichgewicht und dem Problem unausgeglichener Klassen...

Ich denke, eine Grundannahme des maschinellen Lernens oder der Parameterschätzung ist, dass die unsichtbaren Daten aus derselben Verteilung stammen wie der Trainingssatz. In einigen praktischen Fällen wird sich die Verteilung des Testsatzes jedoch fast von der des Trainingssatzes unterscheiden....

Es gab gute Fragen zum Umgang mit unausgeglichenen Daten im Klassifizierungskontext , aber ich frage mich, was die Leute tun, um eine Stichprobe für eine Regression zu erstellen. Angenommen, die Problemdomäne reagiert sehr empfindlich auf das Vorzeichen, aber nur etwas empfindlich auf die Größe...

Ich beschäftige mich mit einem (kreditbewertungsähnlichen) Problem der Betrugserkennung. Insofern besteht ein sehr unausgewogenes Verhältnis zwischen betrügerischen und nicht betrügerischen Beobachtungen. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html bietet einen...

Ich möchte eine logistische Regression mit unausgeglichenen Daten modellieren (9: 1). Ich wollte die Gewichtsoption in der glmFunktion in R ausprobieren , bin mir aber nicht zu 100% sicher, was sie bewirkt. Nehmen wir an, meine Ausgabevariable ist c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). jetzt möchte ich der "1" 10...

Ist es richtig zu verstehen, dass die Reihenfolge, in der Variablen in einer multifaktoriellen ANOVA angegeben werden, einen Unterschied macht, aber dass die Reihenfolge bei einer multiplen linearen Regression keine Rolle spielt? Nehmen wir also ein Ergebnis wie den gemessenen Blutverlust y und...

Ich arbeite an stark unausgeglichenen Daten. In der Literatur werden verschiedene Methoden verwendet, um die Daten durch erneutes Abtasten (Über- oder Unterabtasten) neu abzugleichen. Zwei gute Ansätze sind: SMOTE: Synthetic Minority-Überabtastung ( SMOTE ) ADASYN: Adaptiver Ansatz zur...

Ich habe es mit einem Problem der überwachten binären Klassifizierung zu tun. Ich möchte das GBM-Paket verwenden, um Personen als nicht infiziert / infiziert zu klassifizieren. Ich habe 15-mal mehr nicht infizierte als infizierte Personen. Ich habe mich gefragt, ob GBM-Modelle unter...

Ich habe gerade das Lesen dieses Diskussion . Sie argumentieren, dass PR AUC bei unausgeglichenen Datensätzen besser ist als ROC AUC. Zum Beispiel haben wir 10 Proben im Testdatensatz. 9 Proben sind positiv und 1 ist negativ. Wir haben ein schreckliches Modell, das alles Positive vorhersagt. Wir...