Публикации по теме 'classification'
Введение в алгоритм Random Forest через предсказание популярности песни
Случайные леса — это универсальный метод машинного обучения, который можно использовать для прогнозирования категорий или выполнения регрессии. Одной из особенностей этого метода является то, что он не предполагает какой-либо конкретной статистики набора данных. Это делает его очень мощным методом, который работает с различными наборами данных.
Код этого сообщения находится по адресу https://github.com/berlemontkevin/FrenchNeurons_SongPopularityPrediction
В этом посте я опишу, как..
Топ-5 показателей производительности для задач классификации в машинном обучении
Обучить — Оценить — Повторить
В этой статье мы собираемся обсудить наиболее часто используемые показатели для оценки разработанной модели классификации.
Начнем с определения оценки. Это метод, используемый для количественной оценки эффективности модели, разработанной после обучения алгоритма на пользовательских данных. Очень важно выбрать правильную метрику, поскольку она является мерой производительности модели. Мы собираемся обсудить матрицу путаницы, точность, отзыв, оценку F1..
Открытый курс машинного обучения. Тема 3. Классификация, деревья решений и k ближайших соседей.
Привет! Это третья статья из нашей серии. Сегодня мы наконец добрались до машинного обучения. Это будет захватывающе!
Краткое содержание статьи
Вступление Древо решений
Как построить дерево решений Алгоритм построения дерева Другие критерии качества для разделения в задачах классификации Как дерево решений работает с числовыми характеристиками Ключевые параметры дерева Класс DecisionTreeClassifier в Scikit-learn Дерево решений в задаче регрессии
3. Метод ближайших..
В спешке, спешу! Случайный лес: пять простых шагов
Что происходит в Random Forest — и пять простых и быстрых шагов для построения модели.
Этот блог является частью моего понимания методов случайного леса для контролируемого машинного обучения.
Случайный лес — один из наиболее часто используемых методов для задач классификации.
Деревья решений являются строительными блоками случайного леса.
В каждом узле Дерево решений спрашивает, какие функции позволят мне разделить результирующие группы на максимально разные. Например. Синий и..
Мультиклассовые метрики стали проще, часть II: оценка F1
В Части I книги Мультиклассовые метрики стали проще я объяснил точность и отзывчивость, а также то, как их вычислить для мультикласса классификатор. В этом посте я расскажу о другом популярном показателе эффективности, F1-score или, скорее, F1-score s , поскольку существует как минимум 3 варианта . Я объясню, почему используются оценки F1 и как их рассчитывать в условиях нескольких классов.
Но сначала, БОЛЬШОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: баллы F1 широко используются в качестве..
Классификация: линейный подход (часть 1)
Классификация с помощью линейного подхода - что это вообще значит?
Классификация - разделение входного пространства на набор помеченных областей с использованием границ принятия решения. Или, отбрасывая терминологию, акт распределения вещей по однотипным классам.
Линейный подход - использование прямой линии для разделения набора данных. Интуитивно это проще всего как с точки зрения описания раздела («Если он попадает на одну сторону линии класса как A, если он падает на..
Объяснение средней средней точности (mAP) при обнаружении объектов
Если вы когда-либо создавали детектор объектов или занимались проектами, связанными с поиском информации и повторной идентификацией (ReID), вы, вероятно, сталкивались с показателем под названием Средняя средняя точность (mAP) .
Средняя средняя точность (mAP) обычно используется для анализа производительности систем обнаружения и сегментации объектов.
Многие алгоритмы обнаружения объектов, такие как Faster R-CNN, MobileNet SSD и YOLO, используют mAP для оценки своих моделей. mAP также..
