প্রশ্ন ট্যাগ «feature-selection»

আমার বেশিরভাগ আর্থিক ভেরিয়েবল (120 বৈশিষ্ট্য, 4 কে উদাহরণ) সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে অত্যন্ত সম্পর্কিত এবং খুব কোলাহলযুক্ত (প্রযুক্তিগত সূচক, উদাহরণস্বরূপ) তাই আমি মডেল প্রশিক্ষণের সাথে পরবর্তী ব্যবহারের জন্য সর্বাধিক 20-30 টি নির্বাচন করতে চাই (বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ) - বৃদ্ধি হ্রাস). আমি বৈশিষ্ট্য র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য এলোমেলো বন ব্যবহার …

17 feature-selection  random-forest  python 

সুতরাং, আমি এমএল ক্ষেত্রে একজন নবাগত এবং আমি কিছু শ্রেণিবদ্ধকরণ করার চেষ্টা করি। আমার লক্ষ্য একটি ক্রীড়া ইভেন্টের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়া। আমি কিছু dataতিহাসিক ডেটা সংগ্রহ করেছি এবং এখন একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করেছি। আমি প্রায় 1200 টি নমুনা পেয়েছি, এর মধ্যে 0.2 টি আমি পরীক্ষার উদ্দেশ্যে পৃথক করেছিলাম, …

16 classification  svm  feature-selection  random-forest 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

আমি বিভিন্ন কাজের জন্য কিছু নিউরাল নেটওয়ার্ক (এমএলপি (সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত), এলম্যান (পুনরাবৃত্ত) তৈরি করেছি, যেমন পং খেলা, হাতের লেখার অঙ্কগুলি এবং স্টাফ শ্রেণিবদ্ধকরণ ... অতিরিক্ত হিসাবে আমি কয়েকটি প্রথম কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তৈরি করার চেষ্টা করেছি, যেমন বহু-অঙ্কিত হস্তাক্ষর নোটগুলি শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য, তবে বিশ্লেষণ এবং ক্লাস্টার পাঠ্যগুলিতে আমি সম্পূর্ণ …

15 clustering  neural-networks  feature-selection  text-mining  self-organizing-maps 

আমি এলোমেলো বনের জন্য গিনি বৈশিষ্ট্য গুরুত্ব পরিমাপে কাজ করছি। অতএব, আমার নোড অপরিষ্কারের গিনি হ্রাস গণনা করা উচিত। আমি এখানে এমনভাবেই চলেছি, যা সংজ্ঞার সাথে দ্বন্দ্বের দিকে পরিচালিত করে, যা আমাকে কোথাও ভুল হতে হবে তা বোঝায় ... :) বাইনারি গাছের জন্য, এবং বাম এবং ডান বাচ্চাদের সম্ভাব্যতাগুলি দেওয়া, …

15 feature-selection  random-forest  cart 

আমি ভাবছিলাম, লাসো এবং লারস মডেল নির্বাচনের পদ্ধতিগুলি কেন এত জনপ্রিয় কেন যদিও তারা মূলত ধাপে অগ্রিম নির্বাচনের পরিবর্তনের (এবং এভাবে পথ নির্ভরতা থেকে ভুগছে)? একইভাবে, মডেল নির্বাচনের জন্য জেনারেল টু স্পেসিফিক (জিইটিএস) পদ্ধতিগুলিকে কেন বেশিরভাগ ক্ষেত্রে উপেক্ষা করা হচ্ছে, যদিও তারা ধাপে ধাপে রিগ্রেশন সমস্যায় ভুগছেন না বলে তারা …

15 feature-selection  model-selection  lasso  stepwise-regression  lars 

শ্রেণিবিন্যাসের প্রসঙ্গে আকর্ষণীয় ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের বিচ্ছিন্ন করার উদ্দেশ্য যখন ছোট নমুনা ক্লিনিকাল স্টাডিতে র্যান্ডম অরণ্য বা দণ্ডিত রিগ্রেশন (এল 1 বা এল 2 পেনাল্টি সহ, বা এর সংমিশ্রণ) এর মতো মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি প্রয়োগ করার বিষয়ে আপনি কী ভাবেন? এটি মডেল নির্বাচনের বিষয়ে কোনও প্রশ্ন নয় বা আমি পরিবর্তনশীল প্রভাব / …

15 machine-learning  feature-selection 

আমি একজন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার যিনি মেশিন লার্নিংয়ে কাজ করছেন। আমার উপলব্ধি থেকে, লিনিয়ার রিগ্রেশন (যেমন ওএলএস) এবং লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাস (যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং এসভিএম) প্রশিক্ষিত সহগ w⃗ w→\vec{w} এবং বৈশিষ্ট্য ভেরিয়েবল মধ্যে একটি অভ্যন্তরীণ পণ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে :x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

সুতরাং আমি এসভিএমগুলির সাথে ঘুরে বেড়াচ্ছি এবং আমি ভাবছি এটি করা ভাল কি না: আমার কাছে অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট (0 থেকে 1) এবং ধরণের বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট রয়েছে যা আমি ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে রূপান্তর করেছি। এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমি একটি ডামি ভেরিয়েবলের মধ্যে পরিমাপের তারিখটি এনকোড করেছি: এখানে 3 টি …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

আমি জানি যে প্রতিটি বৈশিষ্ট্য-শ্রেণীর জুটির জন্য চি-বর্গ পরিসংখ্যানের মান গণনা করা হয় এবং একটি প্রান্তিকের তুলনায় তুলনা করা হয়। যদিও আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। তাহলে আছে বৈশিষ্ট্য এবং টমিমিmটটk ক্লাস থাকে, তবে কেউ কীভাবে आकस्मिक সারণী তৈরি করতে পারে? কোনটি কী বৈশিষ্ট্যগুলি রাখা উচিত এবং কোনটি মুছে ফেলা হবে তা …

15 chi-squared  feature-selection 

আমি একটি ডেটাসেটে অনুসন্ধানের তথ্য বিশ্লেষণ (ইডিএ) করছি। তারপরে আমি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কয়েকটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করব। প্রশ্নটি হল: আমি কি আমার প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য ইডিএ করব? বা আমি কি প্রশিক্ষণ এবং টেস্ট ডেটাসেটগুলিতে একসাথে যোগদান করতে পারি তবে তাদের উভয়ের বিষয়ে ইডিএ করা এবং এই বিশ্লেষণের ভিত্তিতে …

15 dataset  feature-selection  feature-construction  eda 

F-regressionপৃথকভাবে লেবেলের সাথে বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কিত করতে এবং মান পর্যবেক্ষণের মতো একই বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলির তুলনা করা কি ?R2R2R^2 আমি প্রায়শই আমার সহকর্মীদের F regressionকাছ থেকে তাদের মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য ব্যবহার করতে দেখেছি sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` কিছু দয়া করে আমাকে বলুন - কেন এটি লেবেল / অবনতিশীল ভেরিয়েবলের …

15 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

সেন্সর সংকেতগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করা আমার উদ্দেশ্য। আমার সমাধানটির এখনও অবধি ধারণাটি হ'ল: i) কাঁচা সংকেত থেকে ইঞ্জিনিয়ারিং বৈশিষ্ট্য ii) রিলিফএফ এবং একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতির সাথে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা iii) এনএন, র্যান্ডম ফরেস্ট এবং এসভিএম প্রয়োগ করুন তবে আমি একটি দ্বিধায় পড়েছি in Ii) এবং iii) তে রিলিফএফ বা উইন্ডো …

15 feature-selection  hyperparameter  optimization 

আমি ভেবেছিলাম যে কোনও ভাল ব্লগ পোস্ট এবং এর লিঙ্কযুক্ত কাগজপত্রগুলি অনুসরণ করে আমি কিছু বায়েশিয়ান পরিবর্তনশীল নির্বাচনের সাথে খেলনা খেলতে পারি । আমি লিখেছেন প্রোগ্রাম মধ্যে rjags (যেখানে আমি বেশ একটি সৈন্য am) এবং সংগৃহীত মূল্য ডেটা জেয়ন মোবাইল জন্য, কিছু জিনিস যে তার আয় (যেমন রক্ষার উপায় দাম) …

14 regression  bayesian  multiple-regression  feature-selection  jags 

সম্ভবত এটি কেবল ক্লান্ত হয়ে পড়েছি তবে ফরোয়ার্ড স্টেজওয়াইজ রিগ্রেশন অ্যালগরিদম বোঝার চেষ্টা করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। থেকে "পরিসংখ্যানগত শিক্ষণ উপাদানসমূহ" পৃষ্ঠা 60: ফরোয়ার্ড-স্টেজওয়্যার রিগ্রেশন (এফএস) ফরোয়ার্ড-স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশন-এর চেয়েও বেশি বাধা। এটি শুরু হয় ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে …

14 regression  algorithms  feature-selection