मुझे कई लेख मिले जो बताते हैं कि बढ़ावा देने के तरीके बाहरी लोगों के लिए संवेदनशील हैं, लेकिन कोई भी लेख क्यों नहीं समझा रहा है।
मेरे अनुभव में किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए आउटलेयर खराब हैं, लेकिन विशेष रूप से संवेदनशील के रूप में एकल को बढ़ावा देने वाले तरीकों को क्यों बढ़ाया जाता है?
आउटकमर्स को संवेदनशीलता के मामले में रैंक करने के लिए निम्नलिखित एल्गोरिदम कैसे होगा: बूस्ट-ट्री, रैंडम फॉरेस्ट, न्यूरल नेटवर्क, एसवीएम, और लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे सरल रिग्रेशन तरीके?
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मैंने स्पष्ट करने का प्रयास करने के लिए संपादित किया है (यदि आप एक पंक्ति की शुरुआत में रिक्त स्थान डालते हैं, तो स्टैकएक्सचेंज इसे कोड के रूप में माना जाएगा)। अपने दूसरे पैरा के लिए, बूस्टिंग तो क्या है? आपको संवेदनशीलता को परिभाषित करना पड़ सकता है।
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जेरेमी मील्स
इसके अलावा, आउटलेयर और नोइस एक ही चीज नहीं हैं।
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जेरेमी मील्स
इस प्रश्न को मैं अभी तक हल नहीं कर पाया हूँ। यह स्पष्ट नहीं है कि अगर बूस्टिंग वास्तव में अन्य तरीकों से अधिक आउटलेर्स से ग्रस्त है या नहीं। ऐसा लगता है कि स्वीकृत जवाब ज्यादातर पुष्टि पूर्वाग्रह के कारण स्वीकार किया गया था।
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rinspy
क्या आप कृपया इनमें से कुछ लेख साझा कर सकते हैं?
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अचलनाब