Вопросы с тегом «threshold»

3
Пример: регрессия LASSO с использованием glmnet для двоичного результата
Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

4
Порог вероятности классификации
У меня есть вопрос относительно классификации в целом. Пусть f - классификатор, который выводит набор вероятностей с учетом некоторых данных D. Обычно можно сказать: хорошо, если P (c | D)> 0,5, мы назначим класс 1, в противном случае 0 (пусть это будет двоичный файл классификация). Мой вопрос заключается в том, …

5
Философский вопрос о логистической регрессии: почему не обучено оптимальное пороговое значение?
Обычно в логистической регрессии мы подбираем модель и получаем некоторые прогнозы на тренировочном наборе. Затем мы проводим перекрестную проверку этих прогнозов обучения (что-то вроде этого ) и определяем оптимальное пороговое значение на основе чего-то вроде кривой ROC. Почему бы нам не включить перекрестную проверку порогового значения в реальную модель и …

1
Что такое оптимальный порог F1? Как рассчитать это?
Я использовал функцию h2o.glm () в R, которая дает таблицу сопряженности в результате вместе с другой статистикой. Таблица сопряженности называется « Перекрестная таблица на основе оптимального порога F1 » Википедия определяет F1 балл или F балл как среднее гармоническое значение точности и отзыва. Но Precision и Recall не обнаруживаются только …
13 threshold 

3
Почему термин смещения в SVM оценивается отдельно, а не в дополнительном измерении в векторе признаков?
Оптимальная гиперплоскость в SVM определяется как: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, где представляет порог. Если у нас есть некоторое отображение которое отображает входное пространство на некоторое пространство , мы можем определить SVM в пространстве , где оптимальной гиперплоскостью будет:bbbϕϕ\mathbf \phiZZZZZZ w⋅ϕ(x)+b=0.w⋅ϕ(x)+b=0.\mathbf w \cdot \mathbf \phi(\mathbf x)+b=0. Однако мы всегда можем …
11 svm  threshold 

2
Как изменить порог для классификации в R randomForests?
Вся литература по моделированию распределения видов предполагает, что при прогнозировании присутствия / отсутствия вида с использованием модели, которая выводит вероятности (например, RandomForests), важен выбор пороговой вероятности, с помощью которой можно фактически классифицировать вид как присутствие или отсутствие, и следует не всегда полагаться на значение по умолчанию 0,5. Мне нужна помощь …

5
Автоматическое определение порога для обнаружения аномалий
Я работаю с временным рядом оценок аномалий (фон - обнаружение аномалий в компьютерных сетях). Каждую минуту я получаю оценку аномалии которая говорит мне, насколько «неожиданным» или ненормальным является текущее состояние сети. Чем выше оценка, тем ненормальнее текущее состояние. Результаты, близкие к 5, теоретически возможны, но встречаются практически никогда.xt∈[0,5]ИксT∈[0,5]x_t \in [0, …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.