classification पर टैग किए गए जवाब

सांख्यिकीय वर्गीकरण उप-जनसंख्या की पहचान करने की समस्या है, जिसमें नई टिप्पणियां हैं, जहां उप-जनसंख्या की पहचान अज्ञात है, टिप्पणियों के डेटा सेट के प्रशिक्षण सेट के आधार पर जिनकी उप-जनसंख्या ज्ञात है। इसलिए इन वर्गीकरणों में एक चर व्यवहार दिखाया जाएगा जिसे आँकड़ों द्वारा अध्ययन किया जा सकता है।

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सहपाठियों का मूल्यांकन: आरओसी बनाम घटता सीखना
मैं एक बहुस्तरीय पाठ वर्गीकरण समस्या के लिए 2 अलग-अलग क्लासिफायर की तुलना करना चाहूंगा जो बड़े प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करते हैं। मुझे संदेह है कि क्या मुझे 2 क्लासिफायर की तुलना करने के लिए आरओसी कर्व्स या लर्निंग कर्व्स का उपयोग करना चाहिए। एक तरफ, सीखने के मोड़ …
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क्या एयूसी प्रत्येक वर्ग से यादृच्छिक रूप से चयनित उदाहरण को सही ढंग से वर्गीकृत करने की संभावना है?
मैंने एक पेपर में इस कैप्शन को पढ़ा और कभी भी कहीं और इस तरह वर्णित AUC को नहीं देखा। क्या ये सच है? क्या यह देखने का कोई प्रमाण या सरल तरीका है? अंजीर। 2, रिसीवर-ऑपरेटिंग विशेषता वक्र (AUC) के तहत क्षेत्र के संदर्भ में व्यक्त किए गए द्विभाजनशील …
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क्या एफ-माप सटीकता का पर्याय है?
मैं समझता हूं कि एफ-माप (सटीक और याद के आधार पर) एक अनुमान है कि एक क्लासिफायरियर कितना सटीक है। जब हम असंतुलित डेटासेट होते हैं, तब भी एफ-माप सटीकता का पक्षधर है । मेरे पास एक सरल प्रश्न है (जो तकनीक के बारे में सही शब्दावली का उपयोग करने …
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बिनिंग को हर कीमत पर क्यों टाला जाना चाहिए?
इसलिए मैंने कुछ पोस्ट पढ़ी हैं कि क्यों बिनिंग से हमेशा बचा जाना चाहिए। इस दावे के लिए एक लोकप्रिय संदर्भ यह लिंक है । मुख्य पलायन यह है कि बिनिंग पॉइंट्स (या कटपॉइंट्स) बल्कि मनमाने ढंग से और साथ ही सूचना के नुकसान के कारण होते हैं, और यह …
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आप वर्गीकरण में एलडीए के बजाय पीसीए का उपयोग कब करेंगे?
मैं इस लेख को प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस और मल्टीपल डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (रैखिक डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस) के बीच के अंतर पर पढ़ रहा हूँ , और मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूँ कि आप एमडीए / एलडीए के बजाय कभी पीसीए का उपयोग क्यों करेंगे। विवरण इस प्रकार संक्षेप में …
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आरबीएफ एसवीएम मामलों का उपयोग करें (बनाम लॉजिस्टिक रिग्रेशन और यादृच्छिक वन)
रेडियल-बेस फंक्शन कर्नेल के साथ सपोर्ट वेक्टर मशीनें एक सामान्य-प्रयोजन पर्यवेक्षित क्लासिफायरियर है। जबकि मैं इन एसवीएम के लिए सैद्धांतिक नींव, और उनके मजबूत बिंदुओं को जानता हूं, मुझे उन मामलों की जानकारी नहीं है जिनमें वे पसंदीदा विधि हैं। तो, वहाँ समस्याओं का एक वर्ग है जिसके लिए आरबीएफ …
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रैखिक Classifiers के साथ ओवरफिटिंग
आज हमारे प्राध्यापक ने कक्षा में बताया कि "रेखीय वर्गीय अक्षरों के साथ ओवरफिटिंग संभव नहीं है"। मुझे लगता है कि गलत होने के लिए, चूंकि रैखिक सेटिफ़ायर प्रशिक्षण सेट में आउटलेर्स के लिए संवेदनशील हो सकते हैं - उदाहरण के लिए एक कठिन मार्जिन का सहारा लें वेक्टर मशीन: …
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वर्गीकरण प्रयोजनों के लिए डेटा का परीक्षण करने के लिए पीसीए लागू करना
मैंने हाल ही में अद्भुत PCA के बारे में सीखा है और मैंने scikit-learn प्रलेखन में उल्लिखित उदाहरण किया है । मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि मैं वर्गीकरण उद्देश्यों के लिए पीसीए को नए डेटा बिंदुओं पर कैसे लागू कर सकता हूं। एक 2 आयामी विमान (एक्स, वाई …
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असंतुलित डेटासेट के लिए आरओसी घटता है
एक इनपुट मैट्रिक्स और एक बाइनरी आउटपुट पर विचार करें ।XXXyyy एक क्लासिफायरियर के प्रदर्शन को मापने का एक सामान्य तरीका आरओसी घटता का उपयोग करना है। एक आरओसी प्लॉट में विकर्ण वह परिणाम है जो एक यादृच्छिक क्लासिफायर से प्राप्त किया जाएगा। असंतुलित आउटपुट के मामले में, यादृच्छिक वर्गीकरण …
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R randomForests में वर्गीकरण के लिए थ्रेसहोल्ड कैसे बदलें?
सभी स्पीशीज डिस्ट्रीब्यूशन मॉडलिंग साहित्य से पता चलता है कि जब किसी ऐसे मॉडल का उपयोग करते हुए प्रजातियों की मौजूदगी / अनुपस्थिति की भविष्यवाणी की जाती है, जो संभाव्यता (उदाहरण के लिए, रैंडमफॉरेस्ट्स) का उपयोग करते हैं, तो थ्रेशोल्ड प्रोबेबिलिटी का चुनाव जिसके द्वारा वास्तव में उपस्थिति या अनुपस्थिति …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए फिट के बायेसियन अच्छाई की कल्पना कैसे करें
एक बायेसियन लॉजिस्टिक रिग्रेशन समस्या के लिए, मैंने एक पश्चवर्ती भविष्यवाणिय वितरण बनाया है। मैं भविष्य कहनेवाला वितरण से नमूना लेता हूं और प्रत्येक अवलोकन के लिए (0,1) के हजारों नमूने प्राप्त करता हूं। उदाहरण के लिए, अच्छाई के लायक होने का दृश्य दिलचस्प नहीं है: यह प्लॉट 10 000 …
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अनोवा (और ड्रॉप 1) जीएलएमएम के लिए अलग-अलग उत्तर क्यों प्रदान करते हैं?
मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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शब्द "एक मॉडल सीखो" कहाँ से आया था
अक्सर मैंने सुना है कि डेटा खनिक इस शब्द का उपयोग करते हैं। एक सांख्यिकीविद् के रूप में, जिन्होंने वर्गीकरण की समस्याओं पर काम किया है, मैं "ट्रेन ए क्लासिफायर" शब्द से परिचित हूं और मेरा मानना ​​है कि "एक मॉडल सीखें" का मतलब एक ही बात है। मुझे "ट्रेन …
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डेंड्रोग्राम क्लस्टरिंग के लिए सहसंबंधी सहसंबंध
डेंड्रोग्राम क्लस्टरिंग के संदर्भ पर विचार करें। आइए हम मूल भिन्नताओं को व्यक्तियों के बीच की दूरी कहते हैं । डेंड्रोग्राम के निर्माण के बाद, हम दो व्यक्तियों के बीच केपहेटिक असमानता को उन समूहों के बीच की दूरी के रूप में परिभाषित करते हैं, जिनसे ये व्यक्ति जुड़े हैं। …
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सांख्यिकीय महत्व का उपयोग करके दो अलग-अलग मॉडलों की सटीकता की तुलना कैसे करें
मैं समय श्रृंखला भविष्यवाणी पर काम कर रहा हूं। मेरे पास दो डेटा सेट डी 1 = { एक्स1, एक्स2, । । । । एक्सn}डी1={एक्स1,एक्स2,।।।।एक्सn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\} और डी 2 = { एक्सn+ 1 , xn+ 2 , एक्सn+ 3 , । । । । , एक्सn+ के }डी2={एक्सn+1,एक्सn+2,एक्सn+3,।।।।,एक्सn+क}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., …
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