통계 및 빅 데이터 classification

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질문 : 숫자 자체를 입력으로 만 사용하여 홀수와 짝수를 구별하도록 NN을 훈련시킬 수 있습니까? 다음과 같은 데이터 집합이 있습니다. Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 나는 두 개의 입력 뉴런 (하나는 가변 수, 다른 하나는 바이어스 …

14 machine-learning classification categorical-data neural-networks genetic-algorithms

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정확도 = 1- 테스트 오류율

이것이 매우 명백한 질문이라면 사과하지만 다양한 게시물을 읽었으며 좋은 확인을 찾지 못하는 것 같습니다. 분류의 경우 분류기의 정확도 = 1- 테스트 오류율 입니까? 정확도는 이지만 내 질문은 정확도와 테스트 오류율이 정확히 어떻게 관련되어 있는지입니다. 티피+ T엔피+ N티피+티엔피+엔\frac{TP+TN}{P+N}

14 classification terminology accuracy

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임의 포리스트 분류 전에 고차원 텍스트 데이터에 대한 PCA?

랜덤 포레스트 분류를 수행하기 전에 PCA를 수행하는 것이 합리적입니까? 높은 차원의 텍스트 데이터를 처리하고 있는데 차원의 저주를 피하기 위해 기능 축소를 원하지만 임의 포리스트가 이미 일종의 차원 축소에 있지 않습니까?

14 classification pca random-forest dimensionality-reduction high-dimensional

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분류 및 회귀 트리 뒤의 수학

누구든지 CART 분류의 일부 수학을 설명 할 수 있습니까? 두 가지 주요 단계가 어떻게 진행되는지 이해하려고합니다. 예를 들어 데이터 세트에 대해 CART 분류기를 훈련시키고 예측 데이터를 표시하기 위해 테스트 데이터 세트를 사용했지만 다음과 같습니다. 나무의 초기 뿌리는 어떻게 선택됩니까? 각 가지가 왜 그리고 어떻게 형성됩니까? 15 개의 열과 23 개의 …

14 regression classification data-mining cart

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정확도 향상이 중요한지 확인

사물을 두 가지 범주로 분류하는 알고리즘이 있다고 가정합니다. 1000 가지 테스트 항목에서 알고리즘의 정확도를 측정 할 수 있습니다. 사물 중 80 %가 올바르게 분류되었다고 가정하십시오. 81 %의 것들이 올바르게 분류되도록 알고리즘을 어떻게 든 수정한다고 가정 해 봅시다. 통계가 알고리즘 개선이 통계적으로 유의한지 여부에 대해 알려줄 수 있습니까? 이 상황에서 통계적 …

14 statistical-significance classification

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ROC 곡선을 해석하는 방법?

SAS의 데이터에 로지스틱 회귀를 적용했으며 여기에 ROC 곡선 및 분류 표가 있습니다. 나는 분류 표의 수치에 익숙하지만 roc 곡선과 그 아래 영역이 무엇을 나타내는 지 정확히 알지 못합니다. 모든 설명은 크게 감사하겠습니다.

14 regression logistic classification roc

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랜덤 포레스트 분류기의 최적 매개 변수는 무엇입니까?

현재 이진 분류 문제로 MATLAB에서 RF 도구 상자를 사용하고 있습니다. 데이터 세트 : 50000 개 샘플 및 250 개 이상의 기능 그렇다면 나무를 키우기 위해 각 분할에서 나무의 수와 무작위로 선택한 기능은 무엇입니까? 다른 매개 변수가 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니까?

14 machine-learning classification random-forest

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Naive Bayes는 연속 변수와 어떻게 작동합니까?

내 (매우 기본적인) 이해를 위해 Naive Bayes는 훈련 데이터에서 각 기능의 클래스 빈도를 기반으로 확률을 추정합니다. 그러나 연속 변수의 빈도를 어떻게 계산합니까? 그리고 예측을 수행 할 때 훈련 세트에서 동일한 관측치 값을 가질 수없는 새로운 관측치를 어떻게 분류합니까? 거리 측정을 사용하거나 1NN을 찾습니까?

14 machine-learning classification bayesian naive-bayes

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평균 제곱 오차를 분류에 사용할 수 있습니까?

평균 제곱 오류 수식과 계산 방법을 알고 있습니다. 회귀에 대해 이야기 할 때 평균 제곱 오차를 계산할 수 있습니다. 그러나 분류 문제에 대한 MSE와 그 계산 방법에 대해 이야기 할 수 있습니까?

14 classification error

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ROC 곡선이 서로 교차 할 때 두 모델 비교

둘 이상의 분류 모델을 비교하는 데 사용되는 일반적인 방법 중 하나는 ROC 곡선 (AUC) 아래 면적을 성능을 간접적으로 평가하는 방법으로 사용하는 것입니다. 이 경우 AUC가 큰 모델은 일반적으로 AUC가 작은 모델보다 성능이 우수한 것으로 해석됩니다. 그러나 Vihinen, 2012 ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3303716/ )에 따르면 두 곡선이 서로 교차하면 이러한 비교는 더 이상 …

13 machine-learning classification roc auc model-evaluation

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비선형 모델을 사용할 때 다중 공선성에 대해 걱정해야합니까?

대부분 범주 형 기능에 이진 분류 문제가 있다고 가정합니다. 비선형 모델 (예 : XGBoost 또는 Random Forests)을 사용하여 학습합니다. 여전히 다중 공선성에 대해 걱정해야합니까? 왜? 위의 답변이 사실이라면, 이러한 유형의 비선형 모델을 사용하고 있다는 점을 고려하여 어떻게 싸워야합니까?

13 classification random-forest multicollinearity xgboost

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기계 학습 모델 (GBM, NN 등)을 생존 분석에 어떻게 사용할 수 있습니까?

나는 Cox 비례 위험 회귀 및 일부 Kaplan-Meier 모델과 같은 전통적인 통계 모델을 사용하여 다음 사건이 발생할 때까지의 일을 실패 등으로 예측할 수 있습니다. 즉 생존 분석 질문 GBM, 신경망 등과 같은 기계 학습 모델의 회귀 버전을 사용하여 이벤트가 발생할 때까지 일을 어떻게 예측할 수 있습니까? 대상 변수로 발생까지 일을 …

13 machine-learning classification survival cox-model kaplan-meier

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딥 네트워크의 LSTM 계층을 훈련시키는 방법

텍스트를 분류하기 위해 lstm 및 피드 포워드 네트워크를 사용하고 있습니다. 텍스트를 one-hot 벡터로 변환하고 각각을 lstm에 공급하여 단일 표현으로 요약 할 수 있습니다. 그런 다음 다른 네트워크에 공급합니다. 그러나 lstm을 어떻게 훈련합니까? 텍스트를 순서대로 분류하고 싶습니다. 훈련없이 텍스트를 제공해야합니까? 나는 구절을 분류기의 입력 레이어에 공급할 수있는 단일 항목으로 표현하고 싶습니다. …

13 classification neural-networks deep-learning lstm

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캐럿 패키지를 사용하면 특정 임계 값에 대한 혼동 행렬을 얻을 수 있습니까?

train이항 반응에 대한 로지스틱 회귀 모델 (via )을 얻었으며 confusionMatrixin에서 로지스틱 혼동 행렬을 얻었 습니다 caret. 물류 모델 혼동 행렬을 제공하지만 어떤 임계 값을 얻는 데 사용되는지 확실하지 않습니다. confusionMatrix에서를 사용하여 특정 임계 값에 대한 혼동 행렬을 얻으려면 어떻게해야 caret합니까?

13 r classification roc caret confusion-matrix

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멀티 클래스 퍼셉트론은 어떻게 작동합니까?

나는 수학에 대한 배경 지식이 없지만 간단한 Perceptron의 작동 방식을 이해하고 하이퍼 평면의 개념을 이해한다고 생각합니다 (나는 3D 공간에서 두 점 구름을 분리하는 선으로 구분되는 것처럼 기하학적으로 상상합니다) 2D 공간에서 두 점 구름). 그러나 나는 하나의 평면이나 하나의 선이 3D 공간 또는 2D 공간에서 각각 3 개의 다른 점 구름을 …

13 machine-learning classification linear-model multi-class

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