«classification» 태그된 질문

높고 낮게 검색되었으며 예측과 관련하여 AUC가 의미하거나 의미하는 바를 찾을 수 없었습니다.

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

일부 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 폴드 교차 검증을 몇 번 사용했지만 항상 값을 선택하는 방법에 대해 의아해했습니다 .KKKKKKK 나는 종종 값을 보았고 사용 했지만 이것은 완전히 임의적 인 것처럼 보이며 이제는 생각하지 않고 습관으로 을 사용 합니다. 나에게 의 가치를 높이면 더 세분화 된 것처럼 보이므로 이상적으로는 크게 해야 …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

데이터 마이닝 책을 읽고 있으며 분류기의 예측 성능을 평가하는 수단으로 Kappa 통계를 언급했습니다. 그러나 나는 이것을 이해할 수 없다. 또한 Wikipedia도 확인했지만 도움이되지 않았습니다 : https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa . Cohen의 카파는 분류기의 예측 성능을 평가하는 데 어떻게 도움이됩니까? 그것은 무엇을 말합니까? 100 % kappa는 분류 기가 임의 분류기와 완전히 일치 함을 의미하지만 …

131 classification  data-mining  cohens-kappa 

SVM (Support Vector Machine) 은 어떻게 작동하며 선형 퍼셉트론 , 선형 판별 분석 또는 로지스틱 회귀 와 같은 다른 선형 분류기와 다른 점은 무엇 입니까? * (* 알고리즘, 최적화 전략, 일반화 기능 및 런타임 복잡성에 대한 근본적인 동기로 생각하고 있습니다 )

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

이것은 여기서 여러 번 간접적으로 묻는 일반적인 질문이지만 단일 정식 답변이 없습니다. 참조를 위해 이에 대한 자세한 답변을 얻는 것이 좋습니다. 모든 분류 중에서 올바른 분류의 비율 인 정확도 는 매우 간단하고 매우 "직관적 인"측정이지만 불균형 데이터에 대한 측정 은 좋지 않을 수 있습니다 . 왜 직관이 우리를 잘못 인도하고이 …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

멀티 클래스 분류 문제에 대해 혼동 행렬을 사용하여 정밀도를 계산하고 호출하는 방법이 궁금합니다. 특히 관측치는 가장 가능성있는 클래스 / 라벨에만 할당 할 수 있습니다. 나는 계산하고 싶다 : 정밀도 = TP / (TP + FP) 리콜 = TP / (TP + FN) 각 클래스에 대해 마이크로 평균 F 측정을 계산합니다.

92 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

이진 로지스틱 회귀 모델의 수작업으로 곡선 아래 면적 (AUC) 또는 c- 통계량을 계산하는 데 관심이 있습니다. 예를 들어, 유효성 검사 데이터 집합에서 종속 변수에 대한 실제 값, 보존 (1 = 유지; 0 = 유지되지 않음)은 다음과 같은 모형을 사용하여 회귀 분석에 의해 생성 된 각 관측치의 예측 보존 상태를 갖습니다. …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

K- 평균 군집화를 위해 R을 사용하고 있습니다. K- 평균을 실행하기 위해 14 개의 변수를 사용하고 있습니다 K- 평균의 결과를 나타내는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 기존 구현이 있습니까? 14 개의 변수가 있으면 결과를 작성하는 것이 복잡합니까? 멋져 보이는 GGcluster라는 것을 발견했지만 여전히 개발 중입니다. 나는 또한 sammon 매핑에 대해 읽었지만 그것을 …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

Support Vector Machines의 목표가 입력 집합을 여러 클래스로 분류한다는 점의 기본 사항을 이해하지만 이해하지 못하는 것은 몇 가지 중요한 세부 사항입니다. 우선, Slack Variables를 사용하면 약간 혼란 스럽습니다. 그들의 목적은 무엇입니까? 신발 깔창에 놓은 센서에서 압력 측정 값을 캡처하는 분류 문제를 겪고 있습니다. 압력 데이터가 기록되는 동안 피험자는 몇 분 …

76 machine-learning  classification  svm 

기능 선택 및 기계 학습에 대해 약간 혼란스러워하며 도움이되는지 궁금합니다. 두 그룹으로 분류되고 1000 개의 기능을 가진 마이크로 어레이 데이터 세트가 있습니다. 내 목표는 이론적으로 다른 데이터 세트에 적용하여 해당 샘플을 최적으로 분류 할 수있는 서명으로 소수의 유전자 (내 특징) (10-20)를 얻는 것입니다. 샘플 수가 많지 않기 때문에 (<100), 테스트 …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

이후 로지스틱 회귀는 통계적되는 분류 모델은 범주 형 종속 변수로 취급, 왜 호출되지 않습니다 물류 분류 ? 연속 회귀 변수를 다루는 모델에 "회귀"이름을 예약해서는 안됩니까?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

1000 개의 기능을 갖춘 마이크로 어레이 연구에서 랜덤 포레스트 알고리즘을 두 그룹의 강력한 분류 자로 사용하고 있습니다. 논문에서 재현 할 수 있도록 충분한 정보가있을 수 있도록 임의의 숲을 제시하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 피처 수가 적을 경우 실제로 트리를 그리는 플롯 방법이 있습니까? 오류율의 OOB 추정치는 인용하기 가장 좋은 통계입니까?

75 r  machine-learning  classification  random-forest  microarray 

최근 몇 년 동안 4 개의 공간 에서 최첨단 네트워크가 7 층 ( AlexNet )에서 1000 층 ( 잔여 그물) 으로 이동하면서 회선 신경 네트워크 (또는 일반적으로 깊은 신경 네트워크)가 점점 더 깊어 졌습니다. 연령. 더 깊은 네트워크에서 성능이 향상되는 이유는 더 복잡한 비선형 기능을 배울 수 있기 때문입니다. 충분한 …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

멀티 클래스 멀티 라벨 분류 (예 : 두 개 이상의 레이블이있는 분류 및 각 인스턴스가 여러 레이블을 가질 수있는 분류)에 대한 정밀도 및 리콜 측정을 계산하는 방법이 궁금합니다.

72 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

다시 말해, 2 클래스 문제가있는 대신 4 클래스를 처리하고 있으며 AUC를 사용하여 성능을 평가하려고합니다.

66 classification  roc