Entonces, soy un novato en el campo de ML e intento hacer alguna clasificación. Mi objetivo es predecir el resultado de un evento deportivo. He reunido algunos datos históricos y ahora trato de entrenar a un clasificador. Obtuve alrededor de 1200 muestras, 0.2 de ellas las dividí para fines de...
Tengo un conjunto de datos de prueba altamente desequilibrado. El conjunto positivo consta de 100 casos, mientras que el conjunto negativo consta de 1500 casos. En el lado del entrenamiento, tengo un grupo de candidatos más grande: el conjunto de entrenamiento positivo tiene 1200 casos y el...
Más de una pregunta general. Estoy ejecutando un SVM rbf para el modelado predictivo. Creo que mi programa actual definitivamente necesita un poco más de velocidad. Yo uso scikit learn con una búsqueda de grilla gruesa a fina + validación cruzada. Cada ejecución de SVM toma alrededor de un minuto,...
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...
Estoy tratando de entender la intuición detrás de los SVM del kernel. Ahora, entiendo cómo funciona el SVM lineal, mediante el cual se toma una línea de decisión que divide los datos lo mejor que puede. También entiendo el principio detrás de la transferencia de datos a un espacio de dimensiones...
Al realizar la clasificación SVM lineal, a menudo es útil normalizar los datos de entrenamiento, por ejemplo restando la media y dividiendo por la desviación estándar, y luego escalar los datos de prueba con la media y la desviación estándar de los datos de entrenamiento. ¿Por qué este proceso...
Quiero intentar usar Support Vector Machines (SVM) en mi conjunto de datos. Sin embargo, antes de intentar el problema, me advirtieron que los SVM no funcionan bien en datos extremadamente desequilibrados. En mi caso, puedo tener tanto como 95-98% 0's y 2-5% 1's. Traté de encontrar recursos que...
Los lugares que he estado leyendo sobre la maldición de la dimensionalidad lo explican conjuntamente con kNN principalmente, y los modelos lineales en general. Regularmente veo a los mejores clasificados en Kaggle usando miles de características en el conjunto de datos que apenas tiene 100k puntos...
Así que he estado jugando con SVM y me pregunto si esto es algo bueno: Tengo un conjunto de características continuas (0 a 1) y un conjunto de características categóricas que convertí en variables ficticias. En este caso particular, codifico la fecha de la medición en una variable ficticia: Hay 3...
Tengo algunas dudas para entender los SVM de forma intuitiva. Supongamos que hemos entrenado un modelo SVM para la clasificación utilizando alguna herramienta estándar como SVMLight o LibSVM. Cuando usamos este modelo para la predicción de datos de prueba, el modelo genera un archivo con valores...
Sé que la regresión logística encuentra un hiperplano que separa las muestras de entrenamiento. También sé que Support vector machines encuentra el hiperplano con el margen máximo. Mi pregunta: ¿la diferencia entre la regresión logística (LR) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) es que LR...
Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con...
La pérdida de bisagra se puede definir usando y la pérdida de registro se puede definir comomax ( 0 , 1 - yyowTXyo)max(0 0,1-yyowTXyo)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)log ( 1 + exp( - yyowTXyo) )Iniciar sesión(1+Exp(-yyowTXyo))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Tengo...
En mi proyecto quiero crear un modelo de regresión logística para predecir la clasificación binaria (1 o 0). Tengo 15 variables, 2 de las cuales son categóricas, mientras que el resto son una mezcla de variables continuas y discretas. Para ajustar un modelo de regresión logística, se me ha...
¿SVM maneja el conjunto de datos desequilibrado? ¿Hay algún parámetro (como C o costo de clasificación errónea) que maneja el conjunto de datos
Estoy usando libsvm y noté que cada vez que llamo a svmtrain (), creo un nuevo modelo y parece que no hay opción para poner datos en un modelo existente. ¿Es esto posible hacer sin embargo? ¿No estoy viendo este aspecto en
Estaba usando una clase SVM , implementada en scikit-learn, para mi trabajo de investigación. Pero no tengo una buena comprensión de esto. ¿Alguien puede dar una explicación simple y buena de una clase SVM
¿Por qué se llaman "máquinas"? ¿Hay un origen para la palabra "máquina" utilizada en este contexto? (Al igual que el nombre "programación lineal" puede ser confuso, pero sabemos por qué se llama
Cómo demostrar que para la función de base radial no existe un espacio de características de dimensión finita tal que para algunos tenemos ?k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to...
Tengo un conjunto de datos como +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 | SHOP &...