প্রশ্ন ট্যাগ «unbalanced-classes»

আমি ভারসাম্যহীন ডেটা (9: 1) সহ একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল করতে চাই। আমি glmআর তে ফাংশনে ওয়েট বিকল্পটি চেষ্টা করে দেখতে চেয়েছিলাম , তবে আমি এটি 100% নিশ্চিত না যে এটি কী করে। আমার আউটপুট ভেরিয়েবলটি বলতে দিন c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)। এখন আমি "1" আরও 10 গুণ বেশি ওজন দিতে চাই। সুতরাং …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

আমি কী বুঝতে পারি যে বহুমাত্রিক আনোভাতে ভেরিয়েবলগুলি নির্দিষ্ট করা হয়েছে সেটির সাথে একটি তফাত হয় তবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করার সময় অর্ডারটি কিছু আসে যায় না? সুতরাং পরিমাপ করা রক্ত ​​ক্ষয় y এবং দুটি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের মতো একটি ফলাফল ধরে নেওয়া অ্যাডিনয়েডেক্টমি পদ্ধতি a , টনসিলিক্টমি পদ্ধতি b । …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

আমি মারাত্মক ভারসাম্যহীন ডেটা নিয়ে কাজ করছি। সাহিত্যে, পুনঃ-স্যাম্পলিং (অতি-বা নিম্ন-স্যাম্পলিং) ব্যবহার করে ডেটাটিকে ভারসাম্য বজায় রাখতে বেশ কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। দুটি ভাল পন্থা হ'ল: স্মোট: কৃত্রিম সংখ্যালঘু ওভার-স্যাম্পলিং টেকনিক ( স্মোট ) এডাসিন: ভারসাম্যহীন শিক্ষার জন্য অ্যাডাপিটিভ সিন্থেটিক স্যাম্পলিং অ্যাপ্রোচ ( ADASYN ) আমি ADASYN বাস্তবায়িত করেছি …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

আমি এই আলোচনাটি পড়ে শেষ করেছি । তাদের যুক্তি রয়েছে যে ভারসাম্যহীন ডেটাসেটের ক্ষেত্রে আরওসি এউসি থেকে পিআর এউসি ভাল। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের পরীক্ষার ডেটাসেটে 10 টি নমুনা রয়েছে। 9 টি নমুনা ধনাত্মক এবং 1 টি নেতিবাচক। আমাদের কাছে একটি ভয়াবহ মডেল রয়েছে যা সবকিছুকে ইতিবাচক বলে পূর্বাভাস দেয়। সুতরাং, আমাদের …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

আমি একটি তত্ত্বাবধানে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি নিয়ে কাজ করছি। আমি ব্যক্তিদের নিরক্ষিত / সংক্রামিত হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে GBM প্যাকেজটি ব্যবহার করতে চাই। আমার সংক্রামিত ব্যক্তিদের চেয়ে 15 গুণ বেশি অচেতন আমি ভাবছিলাম জিবিএম মডেলগুলি ভারসাম্যহীন শ্রেণির আকারের ক্ষেত্রে ভোগেন কিনা? এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য আমি কোনও রেফারেন্স পাইনি। আমি …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

কয়েক মিলিয়ন সারি এবং 100 ডলার কলাম সহ আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি ডেটাসেটের প্রায় 1% উদাহরণ সনাক্ত করতে চাই, যা একটি সাধারণ শ্রেণীর অন্তর্গত। আমার ন্যূনতম নির্ভুলতা সীমাবদ্ধতা রয়েছে, তবে খুব অসম্পূর্ণ ব্যয়ের কারণে আমি কোনও বিশেষ স্মরণে খুব আগ্রহী নই (যতক্ষণ না আমি 10 টি ইতিবাচক ম্যাচ না …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

আমি আমার ডেটাসেটে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনগুলি (এসভিএম) ব্যবহার করার চেষ্টা করতে চাই। যদিও সমস্যাটি চেষ্টা করার আগে, আমাকে সতর্ক করা হয়েছিল যে এসভিএমগুলি অত্যন্ত ভারসাম্যহীন ডেটাতে ভাল সম্পাদন করে না। আমার ক্ষেত্রে, আমি 95-98% 0 এবং 2-5% 1 এর মতো থাকতে পারি। আমি সংস্থানসমূহ / ভারসাম্যহীন ডেটাতে এসভিএম ব্যবহারের বিষয়ে …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

আমি ভাবছিলাম যে কেউ সুষম নির্ভুলতার মধ্যে পার্থক্যটি ব্যাখ্যা করতে পারে কিনা b_acc = (sensitivity + specificity)/2 এবং এফ 1 স্কোর যা: f1 = 2*precision*recall/(precision + recall)

15 unbalanced-classes 

এসভিএম ভারসাম্যহীন ডেটাসেট পরিচালনা করে? ভারসাম্যহীন ডেটাসেট পরিচালনা করে এমন কোনও প্যারামিটার (যেমন সি, বা ভুল সংশোধনী ব্যয়)?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

প্রথমত, আমি কিছু সাধারণ বিন্যাস বর্ণনা করতে চাই যা ডেটা মাইনিং বইগুলি ভারসাম্যহীন ডেটাসেটগুলি কীভাবে মোকাবেলা করতে হবে তা ব্যাখ্যা করে ব্যবহার করে । সাধারণত মূল বিভাগটির নাম ভারসাম্যহীন ডেটাসেটস রাখা হয় এবং এগুলি এই দুটি সাব-সেকশনগুলি কভার করে: ব্যয়-সংবেদনশীল শ্রেণিবিন্যাস এবং নমুনা কৌশল। দেখে মনে হচ্ছে যে বিরল শ্রেণীর …

14 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

আমি এন্টারপ্রাইজ মাইনার ব্যবহার করে প্রায় 1% ইভেন্টের ডেটাসেটে গ্রেডিয়েন্ট বুস্ট করার চেষ্টা করছি, তবে এটি কোনও আউটপুট উত্পাদন করতে ব্যর্থ হচ্ছে। আমার প্রশ্নটি, যেহেতু এটি সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে ভিত্তিক একটি পদ্ধতির পদ্ধতির, এত কম ইভেন্টের সাথে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ব্যবহার করা কি সঠিক?

14 boosting  unbalanced-classes  rare-events  gradient 

পূর্বনির্ধারণ: আমি একটি কাটঅফ ব্যবহার করার যোগ্যতা বা না, বা কীভাবে একজনকে কাট অফ বেছে নিতে হবে সে সম্পর্কে আমি পাত্তা দিই না। আমার প্রশ্নটি খাঁটি গাণিতিক এবং কৌতূহলের কারণে। লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলি ক্লাস বি বনাম ক্লাসের পূর্ববর্তী শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা এবং এটি একটি হাইপারপ্লেনের সাথে ফিট করে যেখানে উত্তরোত্তর শর্তসাপেক্ষ …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

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 

আমি আমার প্রশিক্ষিত মডেলটি ভারসাম্যহীন ডেটাসেটে পরীক্ষা করতে চাই। ভারসাম্যহীন লেবেলযুক্ত ডেটাসেট (স্প্যাম / নন-স্প্যাম) থেকে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করার জন্য কি কোনও অ্যালগরিদম উপলব্ধ?

11 unbalanced-classes  synthetic-data 

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