«threshold» 태그된 질문

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

일반적으로 분류에 관한 질문이 있습니다. f는 일부 데이터 D가 주어진 확률 세트를 출력하는 분류기 (classifier)라고하자. 일반적으로 P (c | D)> 0.5이면 클래스 1을 할당하고 그렇지 않으면 0을 할당한다. 분류). 내 질문은, 내가 알면, 확률을 1로 분류하면 확률이 0.2보다 클 때 분류 기가 더 잘 수행된다는 것입니다. 분류를 수행 할 때이 …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

일반적으로 로지스틱 회귀 분석에서는 모형에 적합하고 훈련 세트에 대한 예측을 얻습니다. 그런 다음 훈련 예측 ( 여기서 와 같은 ) 을 교차 검증 하고 ROC 곡선과 같은 것을 기반으로 최적의 임계 값을 결정합니다. 실제 모델에 임계 값의 교차 검증을 통합하고 전체를 전체적으로 학습하지 않는 이유는 무엇입니까?

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

R에서 h2o.glm () 함수를 사용하여 결과에 우발성 테이블을 다른 통계와 함께 제공했습니다. 우발 사태 표는 " F1 최적 임계 값에 기초한 크로스 탭 "입니다. Wikipedia 는 F1 Score 또는 F Score를 조화와 정밀도의 조화 평균으로 정의합니다. 그러나 로지스틱 회귀의 예측 값 (예 : 결과)이 컷오프를 사용하여 이진으로 변환 된 경우에만 …

13 threshold 

SVM의 최적 초평면은 다음과 같이 정의됩니다. w ⋅ x + b = 0 ,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, 여기서 는 임계 값을 나타냅니다. 입력 공간을 일부 공간 매핑하는 매핑 가 있는 경우 공간 에서 SVM을 정의 할 수 있습니다.ϕ Z Z비bbϕϕ\mathbf \phi지ZZ지ZZ w ⋅ ϕ ( x ) + b …

11 svm  threshold 

모든 종 분포 모델링 문헌은 확률 (예를 들어, 랜덤 포레스트)을 출력하는 모델을 사용하여 종의 존재 유무를 예측할 때 실제로 존재 또는 부재로 종을 분류 할 수있는 임계치 확률의 선택이 중요하며 항상 기본값 인 0.5를 사용하지는 않습니다. 이것에 대한 도움이 필요합니다! 내 코드는 다음과 같습니다. library(randomForest) library(PresenceAbsence) #build model RFfit <- …

10 r  classification  random-forest  threshold 

나는 시계열의 변칙 점수로 작업하고 있습니다 (배경은 컴퓨터 네트워크에서 변칙 탐지입니다). 1 분마다 , 네트워크의 현재 상태가 "예기치 않은"또는 비정상 인 방법을 알려주 는 이상 점수 를 얻습니다 . 점수가 높을수록 현재 상태가 비정상입니다. 5에 가까운 점수는 이론적으로 가능하지만 거의 발생하지 않습니다.엑스티∈[0,5]xt∈[0,5]x_t \in [0, 5] 이제이 변칙적 시계열 의 임계 …

9 time-series  outliers  threshold