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...
Merkle y Steyvers (2013) escriben: Para definir formalmente una regla de puntuación adecuada, dejemos que sea un pronóstico probabilístico de un ensayo de Bernoulli d con verdadera probabilidad de éxito p . Las reglas de puntuación adecuadas son métricas cuyos valores esperados se minimizan si...
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~...
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...
Cuando se construye un modelo CART (específicamente un árbol de clasificación) usando rpart (en R), a menudo es interesante saber cuál es la importancia de las diversas variables introducidas en el modelo. Por lo tanto, mi pregunta es: ¿Qué medidas comunes existen para clasificar / medir la...
Algunas técnicas de modelado predictivo están más diseñadas para manejar predictores continuos, mientras que otras son mejores para manejar variables categóricas o discretas. Por supuesto, existen técnicas para transformar un tipo en otro (discretización, variables ficticias, etc.). Sin embargo,...
¿Cuál es la diferencia entre un clasificador SVM uno contra uno y uno contra uno? ¿One-vs-all significa un clasificador para clasificar todos los tipos / categorías de la nueva imagen y one-vs-one significa que cada tipo / categoría de nueva imagen clasifica con un clasificador diferente (cada...
¿Alguien puede explicar las diferencias y dar ejemplos específicos de cómo utilizar estos tres análisis? LDA - Análisis discriminante lineal FDA - Análisis discriminante de Fisher QDA - Análisis discriminatorio cuadrático Busqué en todas partes, pero no pude encontrar ejemplos reales con...
En una pregunta reciente y bien recibida, Tim pregunta cuándo los datos desequilibrados son realmente un problema en Machine Learning . La premisa de la pregunta es que hay mucha literatura de aprendizaje automático que discute el equilibrio de la clase y el problema de las clases desequilibradas ....
Suponga que tengo un conjunto de datos para una tarea de clasificación estadística supervisada, por ejemplo, a través de un clasificador de Bayes. Este conjunto de datos consta de 20 características y quiero reducirlo a 2 características mediante técnicas de reducción de dimensionalidad como el...
Supongamos que yo estoy corriendo una regresión . ¿Por qué al seleccionar los principales componentes principales de , el modelo conserva su poder predictivo en ?Y∼XY∼XY \sim XkkkXXXYYY Entiendo que desde el punto de vista de reducción de dimensionalidad / selección de características, si son los...
¿Cuáles son las ventajas? ¿Por qué uno usaría múltiples LSTM, apilados uno al lado del otro, en una red profunda? Estoy usando un LSTM para representar una secuencia de entradas como una sola entrada. Entonces, una vez que tenga esa representación única, ¿por qué volvería a pasarla? Lo pregunto...
Me pregunto si hay algún algoritmo que pueda hacer clasificación y regresión al mismo tiempo. Por ejemplo, me gustaría dejar que el algoritmo aprenda un clasificador, y al mismo tiempo dentro de cada etiqueta, también aprende un objetivo continuo. Por lo tanto, para cada ejemplo de entrenamiento,...
Los bosques aleatorios son bien conocidos por desempeñarse bastante bien en una variedad de tareas y se les conoce como los expertos en métodos de aprendizaje . ¿Hay algún tipo de problemas o condiciones específicas en las que se debe evitar el uso de un bosque
PREGUNTA: Tengo datos binarios en las preguntas del examen (correcto / incorrecto). Algunas personas podrían haber tenido acceso previo a un subconjunto de preguntas y sus respuestas correctas. No sé quién, cuántos o cuáles. Si no hubiera trampa, suponga que modelaría la probabilidad de una...
Además de las características obvias del clasificador como costo computacional, tipos de datos esperados de características / etiquetas y idoneidad para ciertos tamaños y dimensiones de conjuntos de datos, ¿Cuáles son los cinco clasificadores principales (¿o 10, 20?) para probar primero en un...
¿Existe un método común utilizado para determinar cuántas muestras de entrenamiento se requieren para entrenar a un clasificador (un LDA en este caso) para obtener un umbral mínimo de precisión de generalización? Lo pregunto porque me gustaría minimizar el tiempo de calibración que generalmente se...
Un enfoque común para la clasificación de texto es entrenar a un clasificador a partir de una "bolsa de palabras". El usuario toma el texto para clasificarlo y cuenta las frecuencias de las palabras en cada objeto, seguido de algún tipo de recorte para mantener la matriz resultante de un tamaño...
¿Cuál es el método de muestreo más apropiado para evaluar el rendimiento de un clasificador en un conjunto de datos en particular y compararlo con otros clasificadores? La validación cruzada parece ser una práctica estándar, pero he leído que métodos como .632 bootstrap son una mejor opción. Como...
Dados puntos de datos, cada uno con d características, n / 2 están etiquetados como 0 , los otros n / 2 están etiquetados como 1 . Cada característica toma un valor de [0,1] al azar (distribución uniforme). ¿Cuál es la probabilidad de que exista un hiperplano que pueda dividir las dos...