unbalanced-classes पर टैग किए गए जवाब

ठीक है, इसलिए मुझे लगता है कि मेरे पास एक अच्छा नमूना है, जिसमें अंगूठे के 20: 1 नियम को ध्यान में रखा गया है: कुल 7 उम्मीदवार पूर्वसूचक चरों के लिए काफी बड़ा नमूना (एन = 374)। मेरी समस्या निम्नलिखित है: जो भी मैं भविष्यवाणियों के सेट का उपयोग …

81 regression  logistic  sample-size  unbalanced-classes 

मेरे पास (सुविधाओं, बाइनरी आउटपुट 0 या 1) के रूप में एक डेटा सेट है, लेकिन 1 बहुत कम ही होता है, इसलिए केवल हमेशा 0 की भविष्यवाणी करने से, मुझे 70% और 90% के बीच सटीकता मिलती है (विशेष डेटा के आधार पर मैं देखता हूं )। एमएल विधियां …

52 machine-learning  classification  binary-data  unbalanced-classes 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन , एसवीएम , डिसीजन ट्री , बैगिंग और इसी तरह के कई अन्य सवालों का उपयोग करते समय हमारे पास असंतुलित डेटा के बारे में पहले से ही कई सवाल थे , जो इसे बहुत लोकप्रिय विषय बनाता है! दुर्भाग्य से, प्रत्येक प्रश्न एल्गोरिदम-विशिष्ट प्रतीत होता है और …

52 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

यह सामान्य रूप से एक प्रश्न है, किसी विधि या डेटा सेट के लिए विशिष्ट नहीं है। हम सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग में एक वर्ग असंतुलन की समस्या से कैसे निपटते हैं, जहां 0 की संख्या 90% के आसपास है और 1 की संख्या आपके डेटासेट में लगभग 10% है। क्या …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning 

मैं डेटा माइनिंग के लिए नया हूं और मैं एक डेटा सेट के खिलाफ एक निर्णय पेड़ को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं जो अत्यधिक असंतुलित है। हालाँकि, मुझे खराब भविष्यवाणियाँ सटीकता के साथ समस्या हो रही हैं। डेटा में पाठ्यक्रम का अध्ययन करने वाले छात्र होते हैं, …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

अगर मेरे पास एक बहुत ही दुर्लभ सकारात्मक वर्ग के साथ एक डेटासेट है, और मैं नकारात्मक वर्ग का नमूना देता हूं, तो एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन करें, क्या मुझे इस तथ्य को प्रतिबिंबित करने के लिए प्रतिगमन गुणांक को समायोजित करने की आवश्यकता है कि मैंने सकारात्मक वर्ग की व्यापकता …

34 logistic  unbalanced-classes  case-control-study 

मैं हाल ही में मशीन / सांख्यिकीय सीखने में "क्लास असंतुलन समस्या" के बारे में बहुत कुछ सोच रहा हूं, और मैं कभी भी इस भावना को गहरा कर रहा हूं कि मुझे समझ नहीं आ रहा है कि क्या चल रहा है। पहले मुझे अपनी शर्तों को परिभाषित (या …

30 classification  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

मेरे पास एक वर्गीकरण कार्य है जहां मेरे पास कई भविष्यवक्ता हैं (जिनमें से एक सबसे अधिक जानकारीपूर्ण है), और मैं अपने क्लासिफायर का निर्माण करने के लिए MARS मॉडल का उपयोग कर रहा हूं (मैं किसी भी सरल मॉडल में दिलचस्पी रखता हूं, और उदाहरण के लिए चित्र का …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

मेरे पास एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम था, जहां मैंने सीखा कि प्रशिक्षण डेटा में असंतुलित कक्षाएं समस्याओं का कारण बन सकती हैं, क्योंकि वर्गीकरण एल्गोरिदम बहुमत नियम के लिए जाते हैं, क्योंकि यह असंतुलित होने पर बहुत अच्छे परिणाम देता है। एक असाइनमेंट में किसी को बहुमत वर्ग को रेखांकित करके …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

मैं अपने सर्वेक्षण डेटा से एक लॉजिस्टिक मॉडल बनाना चाहता हूं। यह चार आवासीय कॉलोनियों का एक छोटा सा सर्वेक्षण है जिसमें केवल 154 उत्तरदाताओं का साक्षात्कार लिया गया था। मेरा आश्रित चर "काम करने के लिए संतोषजनक संक्रमण" है। मैंने पाया कि, 154 उत्तरदाताओं में से 73 ने कहा …

26 logistic  sample-size  assumptions  power  unbalanced-classes 

मेरे पास बहुत असंतुलित डेटासेट है। मैं ट्यूनिंग सलाह का पालन करने और उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं scale_pos_weightलेकिन यह सुनिश्चित नहीं है कि मुझे इसे कैसे ट्यून करना चाहिए। मैं देख सकता हूँ कि RegLossObj.GetGradientकरता है: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight इसलिए एक सकारात्मक नमूने …

26 unbalanced-classes  xgboost 

हाल ही में, अच्छी तरह से पढ़ा गया, सवाल, टिम पूछता है कि असंतुलित डेटा वास्तव में मशीन लर्निंग में एक समस्या है ? प्रश्न का आधार यह है कि वर्ग संतुलन और असंतुलित कक्षाओं की समस्या पर चर्चा करने वाला मशीनी अधिगम साहित्य है । यह विचार है कि …

25 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

मुझे लगता है कि मशीन सीखने या पैरामीटर के आकलन की एक बुनियादी धारणा यह है कि अनदेखी डेटा प्रशिक्षण सेट के समान वितरण से आता है। हालांकि, कुछ व्यावहारिक मामलों में, परीक्षण सेट का वितरण लगभग प्रशिक्षण सेट से अलग होगा। बड़े पैमाने पर बहु-वर्गीकरण समस्या के लिए कहें …

23 machine-learning  classification  skewness  unbalanced-classes  multi-class 

मैं एक धोखाधड़ी का पता लगाने (क्रेडिट-स्कोरिंग जैसी) समस्या से निपटता हूं। जैसे कि धोखाधड़ी और गैर-धोखाधड़ी टिप्पणियों के बीच अत्यधिक असंतुलित संबंध है। http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html विभिन्न वर्गीकरण मीट्रिक का एक बड़ा अवलोकन प्रदान करता है। Precision and Recallया kappaदोनों एक अच्छा विकल्प लगते हैं: ऐसे क्लासिफायर के परिणामों को सही …

22 classification  unbalanced-classes  precision-recall  cohens-kappa  model-evaluation 

वर्गीकरण में असंतुलित डेटा को संभालने पर अच्छे सवाल किए गए हैं संदर्भ , लेकिन मैं सोच रहा हूं कि लोग प्रतिगमन के लिए क्या नमूना लेते हैं। कहो समस्या डोमेन संकेत के प्रति बहुत संवेदनशील है, लेकिन केवल लक्ष्य के परिमाण के प्रति कुछ हद तक संवेदनशील है। हालांकि …

22 regression  sampling  unbalanced-classes