প্রশ্ন ট্যাগ «unbalanced-classes»

আমার 'মেশিন লার্নিং' কাজটি হ'ল সৌখিন ইন্টারনেট ট্র্যাফিককে দূষিত ট্র্যাফিক থেকে আলাদা করা। বাস্তব বিশ্বের পরিস্থিতিতে, ইন্টারনেট ট্র্যাফিক সর্বাধিক (90% বা তার বেশি বলুন) সৌম্য। সুতরাং আমি অনুভব করেছি যে আমার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্যও আমার অনুরূপ ডেটা সেটআপ চয়ন করা উচিত। তবে আমি একটি গবেষণামূলক কাগজ পেরিয়ে এসেছি বা দুটি …

48 machine-learning  dataset  unbalanced-classes 

প্রশিক্ষণ সেটটিতে প্রায় 1000 ইতিবাচক এবং 10000 নেতিবাচক নমুনাগুলির সাথে আমার একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা রয়েছে। সুতরাং এই ডেটা সেটটি বেশ ভারসাম্যহীন। সরল এলোমেলো বন কেবল সমস্ত পরীক্ষার নমুনাকে সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণি হিসাবে চিহ্নিত করার চেষ্টা করছে। সাব-স্যাম্পলিং এবং ওজনযুক্ত এলোমেলো বন সম্পর্কে কিছু ভাল উত্তর এখানে দেওয়া হয়েছে: উচ্চ পক্ষপাতদুষ্ট ডেটাসেটের …

29 machine-learning  classification  dataset  unbalanced-classes 

এই বিতরণ সহ আমার 3 টি ক্লাস রয়েছে: Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 এবং আমি xgboostশ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ব্যবহার করছি। আমি জানি যে সেখানে একটি প্যারামিটার বলা হয়েছে scale_pos_weight। তবে কীভাবে এটি 'মাল্টিক্লাস' কেসের জন্য পরিচালিত হয় এবং আমি কীভাবে এটি সঠিকভাবে সেট করতে পারি?

20 classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes 

আমার কাছে অত্যন্ত পক্ষপাতিত্বমূলক বাইনারি ডেটাসেট রয়েছে - আমার কাছে ইতিবাচক শ্রেণির চেয়ে নেতিবাচক শ্রেণির আরও 1000x উদাহরণ রয়েছে। আমি এই ডেটাতে একটি ট্রি এনসেম্বলকে (অতিরিক্ত র্যান্ডম ট্রি বা একটি এলোমেলো বন হিসাবে) প্রশিক্ষণ দিতে চাই তবে ইতিবাচক শ্রেণির পর্যাপ্ত উদাহরণ রয়েছে এমন প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করা কঠিন। ইতিবাচক এবং …

14 machine-learning  feature-selection  unbalanced-classes 

সিন্থেটিক মাইনরিটি ওভারসাম্পলিং টেকনিক (এসএমওটিই) ভারসাম্যহীন ডেটাসেট সমস্যায় ব্যবহৃত একটি ওভারস্যাম্পলিং কৌশল। এ পর্যন্ত জেনেরিক, কাঠামোগত ডেটাতে কীভাবে এটি প্রয়োগ করতে হয় সে সম্পর্কে আমার কাছে ধারণা আছে। তবে এটি কি পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধের সমস্যায় প্রয়োগ করা সম্ভব? উপাত্তের কোন অংশটি আপনার ওভার স্যাম্পল করা দরকার? এটি সম্পর্কে ইতিমধ্যে আরও একটি …

14 unbalanced-classes  text  smote 

আমার ব্যবহার করা উচিত ন্যূনতম, সর্বাধিক এবং "যুক্তিসঙ্গত" পরিমাণগুলির সাথে সম্পর্কিত কোনও নিয়ামক (বা প্রকৃত নিয়ম) কি আছে? বিশেষত আমি টেনসরফ্লো এবং num_unitsসম্পত্তি থেকে বেসিকএলএসটিএমসেল সম্পর্কিত করছি । অনুগ্রহ করে ধরে নিই যে আমার দ্বারা শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যা রয়েছে: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যাতে বাইনারি শ্রেণির বৈশিষ্ট্য রয়েছে। ক্লাস +1 (ক্যান্সার ধনাত্মক) সহ 623 টি উদাহরণ এবং শ্রেণি -1 (ক্যান্সার নেতিবাচক) সহ 101,671 টি দৃষ্টান্ত রয়েছে। আমি বিভিন্ন অ্যালগরিদম চেষ্টা করেছি (নাইভ বেইস, র‌্যান্ডম ফরেস্ট, এওডিই, সি 4.5) এবং তাদের সকলের কাছে অগ্রহণযোগ্য মিথ্যা নেতিবাচক অনুপাত রয়েছে। র‌্যান্ডম …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes