প্রশ্ন ট্যাগ «classification»

গতকালের প্রশ্নটি মডেলের যথার্থতা নির্ধারণ করে যা ঘটনার সম্ভাব্যতাটি অনুমান করে আমাকে সম্ভাব্যতা স্কোরিং সম্পর্কে উত্সাহী করেছিল। Brier স্কোর একটি গড় স্কোয়ারড ত্রুটি পরিমাপ। সাদৃশ্যটির অর্থ কি পরম ত্রুটি কার্যকারিতা পরিমাপ একটি নাম আছে?11N∑i=1N(predictioni−referencei)21N∑i=1N(predictioni−referencei)2\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i - reference_i)^2 1এনΣi = 1এন| পিআরইডিi c t i o nআমি- আর ই চই র …

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

কোন এলোমেলো বন গাছের জন্য ভাল ব্যয়ের কাজ: গিনি সূচক বা এন্ট্রপি? আমি ক্লোজুরে এলোমেলো বন বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি।

12 classification  random-forest  cart 

আসুন ধরে নেওয়া যাক আমাদের একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা আছে এবং প্রথমে আমরা ডেটা থেকে কিছু অন্তর্দৃষ্টি পেতে চাই এবং আমরা টি-এসএনই করি। টি-এসএনইর ফলাফল ক্লাসগুলি খুব ভালভাবে পৃথক করে। এর দ্বারা বোঝা যায় যে শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল তৈরি করা সম্ভব যা ক্লাসগুলিও খুব ভালভাবে আলাদা করবে (যদি টি-এসএনই ভালভাবে আলাদা না …

12 classification  tsne 

আমি একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ কার্য সম্পাদন করছি যেখানে ফলাফলের সম্ভাবনাটি ন্যূনতম (3% বৃদ্ধি পাবে)। আমি সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করছি যে এটিউসি বা লগ-লস দ্বারা অনুকূলিত হবে। আমি যতটা বুঝতে পেরেছি, এইউসি ক্লাসগুলির মধ্যে বৈষম্যের মডেলটির ক্ষমতা সর্বাধিক করে তোলে যখন লগলাস বাস্তব এবং অনুমান সম্ভাবনার মধ্যে বিভেদকে দন্ড দেয়। আমার …

12 classification  binary-data  auc  log-loss 

আমি পথচারী সনাক্তকরণ নামক কার্যটি সমাধান করার চেষ্টা করছি এবং আমি বাইনারি ক্লাসিফারকে দুটি বিভাগের ধনাত্মক - লোক, নেতিবাচক - পটভূমিতে প্রশিক্ষণ দিই। আমার ডেটাসেট রয়েছে: ধনাত্মক সংখ্যা = 3752 নেতিবাচক সংখ্যা = 3800 আমি ট্রেন-পরীক্ষার বিভাজন 80 \ 20% এবং র‌্যান্ডমফোরস্টক্লাসিফায়ার ফর্মটি প্যারামিটার সহ বিজ্ঞান-শিখুন : RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

সুতরাং, আমি প্রায় 60 x 1000 এর একটি ম্যাট্রিক্স পেয়েছি I'm আমি এটিকে 1000 বৈশিষ্ট্যযুক্ত 60 টি অবজেক্ট হিসাবে দেখছি; 60 টি বস্তু 3 টি শ্রেণিতে বিভক্ত করা হয়েছে (ক, খ, সি)। প্রতিটি শ্রেণিতে 20 টি জিনিস এবং আমরা প্রকৃত শ্রেণিবিন্যাস জানি। আমি 60 টি প্রশিক্ষণের উদাহরণের এই সেটটিতে তদারকি …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

বারোটি নমুনা আলোকিত মানের মান প্রদত্ত একটি মূলত স্থিতিশীল আলোক উত্সের উজ্জ্বলতার জন্য আমার যথাসম্ভব নির্ভুল হওয়া দরকার। সেন্সরটি অসম্পূর্ণ, এবং আলো মাঝে মাঝে "ঝাঁকুনি" উজ্জ্বল বা গাer় হতে পারে, যা উপেক্ষা করা যায়, অতএব আমার বহিরাগত সনাক্তকরণের প্রয়োজন (আমার মনে হয়?)? আমি এখানে বিভিন্ন পদ্ধতির উপর কিছু পড়া করেছি …

12 classification  outliers  algorithms 

শ্রেণিবদ্ধ বলতে কী বোঝায় তার সাধারণ সংজ্ঞা আমি পাই না? আমি বুঝতে পারি এটি কীভাবে কাজ করতে পারে তবে আমি কোনও সংজ্ঞায় আসতে পারি না।

12 machine-learning  classification 

উইকিপিডিয়া বলেছে যে: ভিসি ডাইমেনশন হ'ল একটি অ্যালগরিদমকে ভেঙে দিতে পারে এমন সবচেয়ে বড় পয়েন্টের কার্ডিনালিটি। উদাহরণস্বরূপ, লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের একটি কার্ডিনালিটি এন + 1 থাকে। আমার প্রশ্ন আমরা যত্ন কেন? আপনি লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাসের উপর সর্বাধিক ডেটাসেটগুলি খুব বড় হয়ে থাকে এবং এতে প্রচুর পয়েন্ট থাকে।

12 classification  algorithms  vc-dimension 

আমার 6 টি ক্লাস নিয়ে সমস্যা আছে। সুতরাং আমি নীচে একটি মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরি করেছি: প্রতিটি শ্রেণীর জন্য, আমার কাছে একটি বনাম বনাম সমস্ত ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধকারী রয়েছে যার অর্থ আমার 6 টি আলাদা শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। আমি আমার প্রতিটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য একটি বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স রিপোর্ট করতে পারি। …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

আমি সিদ্ধান্ত স্টম্প ব্যবহার করে অ্যাডাবোস্ট বাস্তবায়ন করতে চাই। অ্যাডাবুস্টের প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে আমাদের ডেটা সেটের বৈশিষ্ট্যগুলি যতটা সিদ্ধান্তের স্টাম্প করা ঠিক? উদাহরণস্বরূপ, আমার যদি 24 টি বৈশিষ্ট্য সহ একটি ডেটা সেট থাকে তবে আমার প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে 24 টি সিদ্ধান্ত স্টাম্প শ্রেণিবদ্ধ হওয়া উচিত? অথবা আমি এলোমেলোভাবে কিছু বৈশিষ্ট্যগুলি বেছে নিয়ে …

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

হাইপোথিসিস পরীক্ষাটি একটি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার অনুরূপ। সুতরাং বলুন, আমাদের কাছে একটি পর্যবেক্ষণ (বিষয়) - এর জন্য দুটি সম্ভাব্য লেবেল রয়েছে - গুনিটি বনাম অ-অপরাধী। অ-অপরাধীকে নাল হাইপোথেসিস হতে দিন। যদি আমরা কোনও শ্রেণিবদ্ধ দৃষ্টিভঙ্গি থেকে সমস্যাটি দেখি তবে আমরা একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দেব যা ডেটা প্রদত্ত, 2 টি শ্রেণীর প্রত্যেকের …

11 probability  hypothesis-testing  classification  p-value 

অনুমান করুন, নীচের কোডটি ব্যবহার করে জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য আমার কাছে শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে (এটি সিদ্ধান্ত গাছ, এলোমেলো বন, লজিস্টিক রিগ্রেশন .. ইত্যাদি জাতীয় মানদণ্ডের কোনও হতে পারে) library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a binary outcome …

11 classification  supervised-learning 

এটি আদর্শ কেস হিসাবে বিবেচনা করা হয় যেখানে বিভাগগুলির অন্তর্গত সম্ভাব্যতা কাঠামোটি পুরোপুরি জানা যায় is বায়েস শ্রেণিবদ্ধের সাথে কেন আমরা সর্বাধিক পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারি? এর আনুষ্ঠানিক প্রমাণ / ব্যাখ্যা কী? যেহেতু আমরা সবসময় অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্সের তুলনা করার জন্য বেইস শ্রেণিবদ্ধকে একটি মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করি।

11 probability  classification  bayesian  bayes 

আমি স্লাইডিং / রাইজাইজড উইন্ডোতে সিএনএন বাইনারি ক্লাসিফায়ার প্রয়োগ করার পরিকল্পনা করছি, যা খুব কমই ঘটে (চিত্রগুলিতে) অবজেক্টগুলির একটি সনাক্তকারী তৈরি করার চেষ্টা করছি। আমি ভারসাম্য 1: 1 ইতিবাচক-নেতিবাচক প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটগুলি তৈরি করেছি (বিটিডব্লিউ ক্ষেত্রে এমনটি করা কি সঠিক জিনিস?), এবং শ্রেণিবদ্ধক নির্ভুলতার দিক দিয়ে একটি পরীক্ষার সেটগুলিতে …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions