He leído muchos trabajos de investigación sobre clasificación de sentimientos y temas relacionados. La mayoría de ellos utilizan validación cruzada 10 veces para entrenar y probar clasificadores. Eso significa que no se realiza ninguna prueba / validación por separado. ¿Porqué es eso? ¿Cuáles...
Estoy buscando una alternativa a los árboles de clasificación que pueda generar un mejor poder predictivo. Los datos que estoy tratando tienen factores para las variables explicativas y explicadas. Recuerdo haber encontrado bosques aleatorios y redes neuronales en este contexto, aunque nunca los...
Supongamos que tengo un modelo predictivo que produce, para cada caso, una probabilidad para cada clase. Ahora reconozco que hay muchas formas de evaluar ese modelo si quiero usar esas probabilidades para la clasificación (precisión, recuperación, etc.). También reconozco que una curva ROC y el...
Tengo un conjunto de datos que contiene como máximo 150 ejemplos (divididos en entrenamiento y prueba), con muchas características (más de 1000). Necesito comparar clasificadores y métodos de selección de características que funcionan bien en los datos. Entonces, estoy usando tres métodos de...
Creo que una suposición básica del aprendizaje automático o la estimación de parámetros es que los datos invisibles provienen de la misma distribución que el conjunto de entrenamiento. Sin embargo, en algunos casos prácticos, la distribución del conjunto de prueba será casi diferente del conjunto...
Veo que ambas funciones son parte de los métodos de minería de datos, como los regresores de aumento de gradiente . Veo que esos son objetos separados también. ¿Cómo es la relación entre ambos en
En su artículo Linear Model Selection by Cross-Validation , Jun Shao muestra que para el problema de la selección de variables en la regresión lineal multivariante, el método de validación cruzada de dejar-fuera-fuera (LOOCV) es 'asintóticamente inconsistente'. En inglés simple, tiende a...
La mayoría de los recursos sobre reglas de puntuación adecuadas mencionan una serie de reglas de puntuación diferentes como pérdida de registro, puntuación de Brier o puntuación esférica. Sin embargo, a menudo no dan mucha orientación sobre las diferencias entre ellos. (Anexo A: Wikipedia...
La segunda pregunta es que encontré en una discusión en alguna parte de la web hablando sobre "agrupación supervisada", que yo sepa, la agrupación no está supervisada, entonces, ¿cuál es exactamente el significado de "agrupación supervisada"? ¿Cuál es la diferencia con respecto a la...
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 5 años . He leído otros temas sobre las parcelas de dependencia parcial y la mayoría de ellos tratan sobre cómo los trazas realmente con diferentes paquetes, no cómo puedes...
He estado queriendo experimentar con una red neuronal para un problema de clasificación que estoy enfrentando. Me encontré con documentos que hablan de RBM. Pero por lo que puedo entender, no son diferentes de tener una red neuronal multicapa. ¿Es esto exacto? Además, trabajo con R y no veo ningún...
Trato con un problema de detección de fraude (similar a la calificación crediticia). Como tal, existe una relación altamente desequilibrada entre las observaciones fraudulentas y no fraudulentas. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html proporciona una excelente...
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de...
Básicamente, mi pregunta es que en los perceptrones multicapa, los perceptrones se usan con una función de activación sigmoidea. Para que en la regla de actualización se calcule comoy^y^\hat{y} y^= 11 + exp( - wTXyo)y^=11+exp(-wTXyo)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} ¿En qué...
Hay una imagen en la página 204, capítulo 4 de "reconocimiento de patrones y aprendizaje automático" de Bishop donde no entiendo por qué la solución de Mínimo cuadrado da malos resultados aquí: El párrafo anterior trataba sobre el hecho de que las soluciones de mínimos cuadrados carecen de...
¿Es posible controlar el costo de una clasificación errónea en el paquete R randomForest ? En mi propio trabajo, los falsos negativos (por ejemplo, fallar por error que una persona puede tener una enfermedad) son mucho más costosos que los falsos positivos. El paquete rpart permite al usuario...
Me gustaría saber si existe un código para entrenar una red neuronal convolucional para hacer una clasificación de series de tiempo. He visto algunos documentos recientes ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) pero no estoy seguro de si existe algo o si lo he codificado yo...
Hay muchas situaciones en las que puede entrenar varios clasificadores diferentes, o usar varios métodos de extracción de características diferentes. En la literatura, los autores a menudo dan el error de clasificación promedio sobre un conjunto de divisiones aleatorias de los datos (es decir,...
Quiero modelar una regresión logística con datos desequilibrados (9: 1). Quería probar la opción de pesos en la glmfunción en R, pero no estoy 100% seguro de lo que hace. Digamos que mi variable de salida es c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). ahora quiero darle al "1" 10 veces más peso. entonces doy el...
Me gustaría saber si existen algunas / algunas ventajas de usar el muestreo estratificado en lugar del muestreo aleatorio, al dividir el conjunto de datos original en un conjunto de entrenamiento y prueba para la clasificación. Además, ¿el muestreo estratificado introduce más sesgos en el...