unbalanced-classes पर टैग किए गए जवाब

मैं असंतुलित डेटा (9: 1) के साथ एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल करना चाहता हूं। मैं glmआर में फ़ंक्शन में वज़न विकल्प का प्रयास करना चाहता था , लेकिन मैं 100% निश्चित नहीं हूं कि यह क्या करता है। कहते हैं कि मेरा आउटपुट वेरिएबल है c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)। अब मैं "1" 10 …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

क्या मैं यह समझने के लिए सही हूं कि एक बहुक्रियाशील ANOVA में चर को जिस क्रम में निर्दिष्ट किया गया है, उससे कुछ फर्क पड़ता है लेकिन यह कि कई रेखीय प्रतिगमन करते समय यह क्रम मायने नहीं रखता है? तो एक परिणाम मानकर जैसे कि रक्त की हानि …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

मैं गंभीर रूप से असंतुलित डेटा पर काम कर रहा हूं। साहित्य में, री-सैंपलिंग (ओवर- या अंडर-सैंपलिंग) का उपयोग करके डेटा को फिर से संतुलित करने के लिए कई तरीकों का उपयोग किया जाता है। दो अच्छे दृष्टिकोण हैं: SMOTE: सिंथेटिक माइनॉरिटी ओवर-सैंपलिंग TEchnique ( SMOTE ) ADASYN: असंतुलित शिक्षण …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

मैंने अभी इस चर्चा को पढ़ना समाप्त किया है । उनका तर्क है कि PR AUC असंतुलित डेटासेट पर ROC AUC से बेहतर है। उदाहरण के लिए, हमारे पास परीक्षण डेटासेट में 10 नमूने हैं। 9 नमूने सकारात्मक हैं और 1 नकारात्मक है। हमारे पास एक भयानक मॉडल है जो …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

मैं एक पर्यवेक्षित बाइनरी वर्गीकरण मुद्दे के साथ काम कर रहा हूं। मैं GBM पैकेज का उपयोग करना चाहता हूं ताकि वह बिना किसी संक्रमित / संक्रमित व्यक्ति को वर्गीकृत कर सके। मेरे पास संक्रमित व्यक्तियों की तुलना में 15 गुना अधिक असंक्रमित है। मैं सोच रहा था कि क्या …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

मेरे पास कुछ मिलियन पंक्तियों और ~ 100 कॉलमों के साथ एक डेटासेट है। मैं डेटासेट में 1% उदाहरणों का पता लगाना चाहूंगा, जो एक सामान्य वर्ग के हैं। मेरे पास एक न्यूनतम परिशुद्धता बाधा है, लेकिन बहुत ही असममित लागत के कारण मैं किसी भी विशेष याद के लिए …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

मैं अपने डेटासेट पर सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का उपयोग करने का प्रयास करना चाहता हूं। इससे पहले कि मैं इस समस्या का प्रयास करूँ, मुझे चेतावनी दी गई थी कि एसवीएम बेहद असंतुलित आंकड़ों पर अच्छा प्रदर्शन नहीं करते हैं। मेरे मामले में, मेरे पास 95-98% 0 और 2-5% …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

मैं सोच रहा था कि क्या कोई संतुलित सटीकता के बीच अंतर बता सकता है b_acc = (sensitivity + specificity)/2 और एफ 1 स्कोर जो है: f1 = 2*precision*recall/(precision + recall)

15 unbalanced-classes 

क्या SVM असंतुलित डेटासेट को संभालता है? असंतुलित डेटासेट को संभालने वाला कोई भी पैरामीटर (जैसे C, या misclassification लागत) है?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

सबसे पहले, मैं कुछ सामान्य लेआउट का वर्णन करना चाहूंगा, जो डेटा माइनिंग की किताबें बताती हैं कि असंतुलित डेटासेट से कैसे निपटना है । आमतौर पर मुख्य खंड को असंतुलित डेटासेट नाम दिया गया है और वे इन दो उपखंडों को कवर करते हैं: लागत-संवेदनशील वर्गीकरण और नमूनाकरण तकनीक। …

14 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

मैं एंटरप्राइज़ माइनर का उपयोग करके लगभग 1% की दर से एक डेटासेट पर ग्रेडिंग बढ़ाने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन यह किसी भी आउटपुट का उत्पादन करने में विफल हो रहा है। मेरा प्रश्न यह है कि चूंकि यह एक निर्णय आधारित पेड़ है, इसलिए क्या इस तरह …

14 boosting  unbalanced-classes  rare-events  gradient 

पूर्व: मैं कटऑफ का उपयोग करने के गुणों के बारे में परवाह नहीं करता हूं या नहीं, या किसी को कटऑफ कैसे चुनना चाहिए। मेरा प्रश्न विशुद्ध रूप से गणितीय है और जिज्ञासा के कारण है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लास ए बनाम क्लास बी की पश्चवर्ती सशर्त संभावना को मॉडल करता …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

मैं पदयात्रा का पता लगाने वाले कार्य को हल करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं बाइनरी क्लैसिफर को दो श्रेणियों सकारात्मकता - लोगों, नकारात्मक - पृष्ठभूमि पर प्रशिक्षित करता हूं। मेरे पास डाटासेट है: सकारात्मक संख्या = 3752 नकारात्मक की संख्या = 3800 मैं ट्रेन \ टेस्ट स्प्लिट …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

मैं अपने प्रशिक्षित मॉडल का असंतुलित डेटासेट पर परीक्षण करना चाहूंगा। क्या संतुलित लेबल डेटासेट (स्पैम / गैर-स्पैम) से सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए कोई एल्गोरिदम उपलब्ध है?

11 unbalanced-classes  synthetic-data 

मैं वस्तुओं का एक डिटेक्टर बनाने की कोशिश कर रहा हूं जो बहुत कम (छवियों में) होता है, एक स्लाइडिंग / रिसाइज्ड विंडो में लागू सीएनएन बाइनरी क्लासिफायरियर का उपयोग करने की योजना है। मैंने संतुलित 1: 1 पॉजिटिव-निगेटिव ट्रेनिंग और टेस्ट सेट का निर्माण किया है (क्या इस तरह …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions