প্রশ্ন ট্যাগ «unbalanced-classes»

আমি বুঝতে পেরেছি যে চ-পরিমাপ (নির্ভুলতা এবং পুনরুদ্ধারের উপর ভিত্তি করে) কোনও শ্রেণিবদ্ধকারী কতটা সঠিক তার অনুমান। এছাড়াও, যখন আমাদের ভারসাম্যহীন ডেটাসেট থাকে তখন নির্ভুলতার চেয়ে এফ-পরিমাপ অনুকূল হয় । আমার একটি সাধারণ প্রশ্ন রয়েছে (যা প্রযুক্তি সম্পর্কে সঠিক পরিভাষা ব্যবহার সম্পর্কে বেশি)। আমার একটি ভারসাম্যহীন ডেটাসেট রয়েছে এবং আমি …

11 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

একটি ইনপুট ম্যাট্রিক্স এবং একটি বাইনারি আউটপুট ।XXXyyy শ্রেণিবদ্ধের কর্মক্ষমতা পরিমাপের একটি সাধারণ উপায় হ'ল আরওসি বক্ররেখা ব্যবহার করা। একটি আরওসি প্লটে ডায়াগোনালটি এমন ফলাফল যা এলোমেলো শ্রেণিবদ্ধের কাছ থেকে প্রাপ্ত হবে। ভারসাম্যহীন আউটপুট এর ক্ষেত্রে এলোমেলো শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্সে বিভিন্ন সম্ভাবনার সাথে বা চয়ন করে উন্নতি করা যেতে পারে ।yyy000111 …

10 classification  roc  unbalanced-classes 

আমি আমার বহু-শ্রেণীর শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার ভারসাম্যহীনতা সংশোধন করতে SMOTE ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। যদিও SMOTE SMOTE সহায়তা ডকুমেন্ট অনুযায়ী আইরিস ডেটাसेटে পুরোপুরি কাজ করে, এটি কোনও একই ডেটাসেটে কাজ করে না। এখানে আমার ডেটা কেমন দেখাচ্ছে। দ্রষ্টব্য এটির 1, 2, 3 মান সহ তিনটি শ্রেণি রয়েছে। > data looking risk …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

আমি প্রায় দুই হাজার গ্রাহককে দুটি গ্রুপে বিভক্ত করে আমার ডেটাসেটের ভারসাম্য বজায় রাখতে ওভারস্যাম্পলিং এবং আন্ডার স্যাম্পলিংয়ের সংমিশ্রণ সম্পাদন করতে চাই, যেখানে একটির মধ্যে প্রায় 15% অনুপাত রয়েছে। আমি SMOTE ( http://www.inside-r.org/packages/cran/DMwR/docs/SMOTE ) এবং রোসে ( http://cran.r-project.org/web/packages/ROSE/ এ দেখেছি ROSE.pdf ), তবে এই দু'টিই বিদ্যমান পর্যবেক্ষণ এবং উদাহরণস্বরূপ কেএনএন …

9 unbalanced-classes  resampling  oversampling 

1) স্কলারনে র‌্যান্ডমফোরেস্টে আমি শ্রেণিবদ্ধের প্রান্তিক (আমার মনে হয় এটি ডিফল্টরূপে 0.5 হয়) কীভাবে পরিবর্তন করতে পারি? 2) আমি কীভাবে স্কলারনে আন্ডার-স্যাম্পল করতে পারি? 3) আমার র্যান্ডমফোরস্ট শ্রেণিবদ্ধের নিম্নলিখিত ফলাফল রয়েছে: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 0.74 0.87 0.80 …

9 classification  random-forest  precision-recall  unbalanced-classes 

আমি মোটামুটি ভারসাম্যহীন ডেটাতে এসভিএম দিয়ে একটি পূর্বাভাস মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি। আমার লেবেল / আউটপুট তিনটি শ্রেণি, ধনাত্মক, নিরপেক্ষ এবং নেতিবাচক আছে। আমি বলব যে ইতিবাচক উদাহরণটি আমার ডেটা প্রায় 10 - 20% করে, প্রায় 50 - 60% নিরপেক্ষ, এবং 30 - 40% সম্পর্কে নেতিবাচক। আমি ক্লাসগুলির মধ্যে …

9 machine-learning  predictive-models  svm  unbalanced-classes