Публикации по теме 'classification'


Хранится или выводится лекарство? Написание и обучение простого перцептрона для классификации биоконцентрации
Мой набег на DL Хранится или выводится лекарство? Написание и обучение простого перцептрона, чтобы узнать Краткое практическое введение в простой алгоритм обучения перцептрона и его использование для классификации биоконцентрации Вкратце, что такое перцептрон? Нейрон - это основная функциональная единица мозга, точно так же перцептрон - это основная функциональная единица нейронной сети. В этом посте я кратко расскажу о сходстве между искусственными и биологическими нейронными..
Обнуление смещения из классов дисбаланса
Вы когда-нибудь задумывались, когда точность 95+% может абсолютно ничего не значить? Добро пожаловать в мир несбалансированных классов. Где один класс значительно превосходит другой. Нам пришлось бы иметь дело с этим сценарием в большинстве секторов, таких как финансы, реклама, здравоохранение, отказ транспортных средств и многое другое. является ли эта транзакция мошеннической или нет? где человек нажимает на рекламу или нет, есть ли у человека соответствующий этому рентгену рак..
Не так НАИВНО, как кажется!
Несколько недель назад, когда я впервые столкнулся с этим прекрасным, но отвратительным алгоритмом, я был поражен тем фактом, что такой Наивный структурированный подход так хорошо работает с реальными данными. В этом красота Наивного Байеса, именно в том, что он делает, он предполагает, что условная зависимость групп/объектов/признаков заданных данных равна нулю, другими словами, отдельные группы, объекты или признаки, которые определяют результат события независимы друг от друга. Я..
Классификация машинного обучения
Классификация — это процесс прогнозирования класса заданных точек данных. Классы иногда называют целями/метками или категориями. Классификация — это контролируемый подход к обучению. Типы классификации Двухклассовые классификаторы (например, почта является спамом или не спамом) Многоклассовые классификаторы Классификаторы с несколькими метками Некоторые примеры: распознавание речи, распознавание рукописного ввода, биометрическая идентификация, классификация документов и т. д...
Оценка моделей классификации, матрица путаницы
В задачах классификации во многих случаях основным показателем эффективности может быть точность модели. Но бывают случаи, когда точности недостаточно для оценки производительности модели. Когда данные, с которыми вы работаете, несбалансированы, показатель точности может ввести в заблуждение. В этих случаях полезна матрица путаницы. Матрица путаницы Матрица путаницы отображает 4 случая; ТП, ФП, ФН и ТН. True Positive (TP): Правильно предсказанные положительные значения...
Кратко о машинном обучении — Классификация
В статистике/машинном обучении проблема классификации — это проблема определения, к какой подгруппе (категории) относится новое наблюдение на основе заданного набора обучающих данных. Ниже приведены несколько важных классификаторов. Алгоритм дерева решений . Разделите данные на подгруппы на основе одного признака, который лучше всего разделяет данные. Прирост информации / Индекс Джини используется для количественной оценки того, насколько хорош раздел. Эта функция становится корнем..
Революция в анализе бинарной классификации с помощью новых графических инструментов в выпуске binclass-tools
Откройте для себя возможности калибровочных кривых, графиков усиления и подъема и многого другого в последней версии binclass-tools — вашего окончательного решения задач бинарной классификации! Пакет binclass-tools достиг основной версии 1.* несколько дней назад и отмечает 13 тысяч загрузок с PyPI! Новая версия содержит множество новых функций, в том числе: Калибровочный график Совокупный график усиления Совокупный график подъема График отклика Кумулятивный график отклика..