Para un clasificador probabilístico de múltiples clases podemos obtener probabilidades de pertenencia de un nuevo punto a cada clase ; en el caso de 3 clases, suponga que obtenemos , por lo tanto, la clase más probable de x es . Ahora suponga que tenemos un svm de varias clases donde podemos...
Soy nuevo en el uso de GMM. No pude encontrar ninguna ayuda apropiada en línea. ¿Podría alguien proporcionarme el recurso adecuado sobre "Cómo decidir si usar GMM se ajusta a mi problema?" o en caso de problemas de clasificación "¿Cómo decidir si tengo que usar la clasificación SVM o la...
Tengo un conjunto de entrenamiento con aproximadamente 3000 instancias positivas y 3000 instancias negativas. Pero mi conjunto de datos de prueba no está equilibrado. El conjunto positivo solo tiene 50 instancias y el negativo tiene 1500 instancias, lo que hace que la precisión sea muy baja. ¿Hay...
Soy nuevo en el aprendizaje automático y trato de usar scikit-learn (sklearn) para tratar un problema de clasificación. Tanto DecisionTree como SVM pueden entrenar a un clasificador para este problema. Utilizo sklearn.ensemble.RandomForestClassifiery sklearn.svm.SVCpara ajustar los mismos datos de...
Estoy tratando de tener una idea de cómo LDA 'encaja' dentro de otras técnicas de aprendizaje supervisado. Ya he leído algunas de las publicaciones de LDA-esque aquí sobre LDA. Ya estoy familiarizado con el perceptrón, pero solo estoy aprendiendo LDA ahora. ¿Cómo 'encaja' LDA en la familia de...
Estoy tratando de usar SMOTE para corregir el desequilibrio en mi problema de clasificación de varias clases. Aunque SMOTE funciona perfectamente en el conjunto de datos de iris según el documento de ayuda de SMOTE, no funciona en un conjunto de datos similar. Así es como se ven mis datos. Tenga en...
En mis datos, tengo una variable de clase, indicado como . Los valores de esta variable de clase son 0 , 1 (binario). Casi todas las observaciones de C son 0 (cerca del 100%, más precisamente, 97%). Me gustaría una prueba de "rendimiento" en diferentes modelos de clasificación (podría ser la...
Tengo datos etiquetados de 2 clases en los que estoy realizando la clasificación usando múltiples clasificadores. Y los conjuntos de datos están bien equilibrados. Al evaluar el rendimiento de los clasificadores, debo tener en cuenta cuán preciso es el clasificador para determinar no solo los...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . ¿Podría ser...
Tengo un modelo de regresión logística (ajuste a través de glmnet en R con regularización neta elástica), y me gustaría maximizar la diferencia entre los verdaderos positivos y los falsos positivos. Para hacer esto, me vino a la mente el siguiente procedimiento: Ajustar el modelo de regresión...
No he encontrado ninguna literatura sobre la aplicación de bosques aleatorios a MNIST, CIFAR, STL-10, etc., así que pensé en probarlos con el MNIST invariante de permutación. En R , intenté: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Esto funcionó durante 2 horas y...
1) ¿Cómo puedo cambiar el umbral de clasificación (creo que es 0.5 por defecto) en RandomForest en sklearn? 2) ¿cómo puedo submuestrear en sklearn? 3) Tengo el siguiente resultado del clasificador RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64...
Si se usa un Análisis discriminante lineal de varias clases (o también leo Análisis discriminante múltiple a veces) para la reducción de dimensionalidad (o transformación después de la reducción de dimensionalidad a través de PCA), entiendo que, en general, una "normalización del puntaje Z" (o...
Estoy luchando con los puntos de proyección en el análisis discriminante lineal (LDA). Muchos libros sobre métodos estadísticos multivariados ilustran la idea de la LDA con la siguiente figura. La descripción del problema es la siguiente. Primero necesitamos dibujar el límite de decisión,...
¿Cuál es la diferencia entre "patrón oro" y "verdad fundamental"? Los dos artículos wiki (es decir, estándar de oro y verdad básica) relacionan ambos conceptos entre sí en términos de precisión / exactitud del modelo. Esa es una posibilidad. Pero también descubrí que estos conceptos se usan...
Uno de los métodos de evaluación para ImageNet Competition (clasificar imágenes de 1,000 categorías) es el error de top 5, ¿qué significa eso? Ver:
El libro "Introducción al aprendizaje automático" de Ethem Alpaydın afirma que la dimensión VC de un rectángulo alineado a ejes es 4. Pero, ¿cómo puede un rectángulo romper un conjunto de cuatro puntos colineales con puntos alternativos positivos y negativos? ¿Alguien puede explicar y probar la...
Estoy estudiando 'Introducción al aprendizaje estadístico' de James, Witten, Hastie, Tibshirani. En la página 139 de su libro, comenzaron introduciendo el Teorema de Bayes . no es una constante matemática, pero denota la probabilidad previa. Nada es extraño en esta
Este artículo afirma que en CART, debido a que se realiza una división binaria en una sola covariable en cada paso, todas las divisiones son ortogonales y, por lo tanto, no se consideran las interacciones entre covariables. Sin embargo, muchas referencias muy serias afirman, por el contrario, que...
Mi pregunta es sobre el clasificador vecino más cercano y sobre una declaración hecha en el excelente libro The Elements of Statistical Learning, de Hastie, Tibshirani y Friedman. La declaración es (p. 465, sección 13.3): "Debido a que usa solo el punto de entrenamiento más cercano al punto de...