¿Alguien puede decirme qué significa la frase 'estudiante débil'? ¿Se supone que es una hipótesis débil? Estoy confundido acerca de la relación entre un alumno débil y un clasificador débil. ¿Ambos son iguales o hay alguna diferencia? En el algoritmo AdaBoost, T=10. ¿Qué se entiende por eso? ¿Por...
Tengo algunas dificultades para comprender cómo interpretar la salida de importancia variable del paquete Random Forest. La disminución media en la precisión generalmente se describe como "la disminución en la precisión del modelo al permutar los valores en cada característica". ¿Es esta una...
Estoy usando SVM para la clasificación y estoy tratando de determinar los parámetros óptimos para los núcleos lineales y RBF. Para el núcleo lineal utilizo la selección de parámetros con validación cruzada para determinar C y para el núcleo RBF utilizo la búsqueda de cuadrícula para determinar C y...
¿Existe una implementación popular de los campos aleatorios condicionales en Python ? ¡Parece que no puedo encontrar ninguno que sea ampliamente utilizado y
Soy un programador sin antecedentes estadísticos, y actualmente estoy buscando diferentes métodos de clasificación para una gran cantidad de documentos diferentes que quiero clasificar en categorías predefinidas. He estado leyendo sobre kNN, SVM y NN. Sin embargo, tengo algunos problemas para...
Me gustaría determinar la importancia relativa de los conjuntos de variables para un randomForestmodelo de clasificación en R. La importancefunción proporciona la MeanDecreaseGinimétrica para cada predictor individual: ¿es tan simple como sumar esto en cada predictor de un conjunto? Por...
He visto el otro hilo aquí, pero no creo que la respuesta haya satisfecho la pregunta real. Lo que he leído continuamente es que Naive Bayes es un clasificador lineal (por ejemplo, aquí ) (de modo que dibuja un límite de decisión lineal) utilizando la demostración de probabilidades de...
Dado un conjunto de datos con instancias junto con clases donde cada instancia pertenece exactamente a una clasexixix_iNNNxixix_iyiyiy_i un clasificador multiclase Después del entrenamiento y las pruebas, básicamente tengo una tabla con la clase verdadera y la clase predicha para cada instancia...
Últimamente he estado pensando mucho en el "problema de desequilibrio de clase" en el aprendizaje automático / estadístico, y me estoy adentrando cada vez más en un sentimiento de que simplemente no entiendo lo que está sucediendo. Primero déjame definir (o intentar) definir mis términos: El...
En matemáticas, hay ramas como álgebra, análisis, topología, etc. En el aprendizaje automático hay aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. Dentro de cada una de estas ramas, hay ramas más finas que dividen aún más los métodos. Tengo problemas para trazar un paralelo con las...
Tengo dos clasificadores A: ingenua red bayesiana B: árbol (conectado individualmente) red bayesiana En términos de precisión y otras medidas, A funciona comparativamente peor que B. Sin embargo, cuando uso los paquetes R ROCR y AUC para realizar el análisis ROC, resulta que el AUC para A es...
Tuve un curso en línea, donde aprendí, que las clases desequilibradas en los datos de entrenamiento podrían ocasionar problemas, porque los algoritmos de clasificación siguen la regla de la mayoría, ya que da buenos resultados si el desequilibrio es demasiado. En una tarea, uno tenía que equilibrar...
Basado en la precisión de clasificación estimada, quiero probar si un clasificador es estadísticamente mejor en un conjunto base que otro clasificador. Para cada clasificador, selecciono una muestra de entrenamiento y prueba al azar del conjunto base, entreno el modelo y pruebo el modelo. Hago esto...
He tratado con el clasificador Naive Bayes antes. He estado leyendo sobre Multinomial Naive Bayes últimamente. También probabilidad posterior = (probabilidad anterior *) / (evidencia) . La única diferencia principal (al programar estos clasificadores) que encontré entre Naive Bayes y Multinomial...
Estoy un poco confuso sobre el Área bajo curva (AUC) de ROC y la precisión general. ¿El AUC será proporcional a la precisión general? En otras palabras, cuando tengamos una precisión general mayor, ¿obtendremos definitivamente un AUC más grande? ¿O están por definición positivamente...
¿Cuál es la selección de variables / características que prefiere para la clasificación binaria cuando hay muchas más variables / características que observaciones en el conjunto de aprendizaje? El objetivo aquí es discutir cuál es el procedimiento de selección de características que reduce mejor...
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit =
Estaba leyendo sobre la clasificación Naive Bayes hoy. Leí, bajo el encabezado de Estimación de parámetros con agregar 1 suavizado : Deje que refiera a una clase (como Positivo o Negativo), y deje que refiera a una ficha o palabra.cccwww El estimador de máxima verosimilitud para...
Suponga que quiero hacer una clasificación binaria (algo pertenece a la clase A o clase B). Hay algunas posibilidades para hacer esto en la capa de salida de una red neuronal: Use 1 nodo de salida. La salida 0 (<0.5) se considera clase A y 1 (> = 0.5) se considera clase B (en caso de...
En la clasificación de texto, tengo un conjunto de entrenamiento con aproximadamente 800 muestras y un conjunto de prueba con aproximadamente 150 muestras. El conjunto de prueba nunca se ha usado, y está esperando ser usado hasta el final. Estoy usando todo el conjunto de entrenamiento de 800...