classification

Вопрос или проблема У меня есть серия 2D координат X = {x, y}. Каждая из них связана с одной категориальной переменной W, которая может принимать 7 различных значений. Например: coord W X1 3 X2 5 X3 7 X4 3 X5 2 X6 3 X7 2 ... X2000 5 ... Я хотел бы получить все кластеры, […

Вопрос или проблема Я пытаюсь классифицировать слова на основе сигналов ЭМГ, используя машину опорных векторов в качестве модели. Мой набор данных включает 15 классов (слов) с 230 повторами и 1000 признаками каждое. Я уже объединил все файлы вместе, чтобы упростить задачу.

Вопрос или проблема В настоящее время я выполняю курсовой проект для учебного курса в университете, и моя задача заключается в классификации многометочных пользовательских профилей на основе их публикаций в социальных сетях. Для каждого пользователя есть

Вопрос или проблема У меня есть огромный набор данных, для которого я пытаюсь использовать метод 80-20 (метод отложенной выборки) для обучения и тестирования моей модели. Однако набор данных, который мне был предоставлен, содержит 6 миллионов строк.

Вопрос или проблема Я нашел в интернете, что производная функции активации кросс-энтропии с активацией softmax равна (выход – ожидаемое), что очень меня запутало. Если, например, ожидаемое значение равно 1, и так как выход всегда меньше 1 (softmax)

Вопрос или проблема У меня есть один набор данных с отзывами клиентов, но текстовые данные представлены в виде токенизированных чисел. Я не знаю, как дальше поступить, подскажите, пожалуйста, как действовать? Так как я сталкиваюсь с таким набором данных

Вопрос или проблема У меня есть задача классификации, в которой я хочу использовать вероятности вместо классов, чтобы обучить свою модель выдавать вероятности. В моем наборе данных есть случаи, когда вероятности двух классов почти равны, и я хотел бы

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, содержащий ЭКГ-сигналы с 5 различными классами, описывающими качество конкретного окна ЭКГ-сигнала. Мне нужно создать модель машинного обучения для предсказания качества сигнала на основе признаков, извлеченных из каждого окна.

Вопрос или проблема Как сгруппировать метки (в задаче многоклассовой классификации), которые чаще всего встречаются вместе в датафрейме? Например, у меня есть следующий датафрейм: text | жанр =========================== текст 1 | [экшн, детектив, ужас

Вопрос или проблема Я тренирую двухнаправленную LSTM с вниманием на наборе данных с текстовыми данными и шестью целевыми классами. F1-меры на тестовом наборе по классам составляют около 0,7 для четырех классов и около 0,35 для других двух.

Вопрос или проблема Суть: Обучение модели с использованием недо/пересемплирования в процессе обучения приведет к неправильному распределению и негативно скажется на точности? Предположим, вы хотите обучить классификатор для различения класса A и класса B.

Вопрос или проблема Я работаю над классификатором документов, который может выполнять классификацию на основе структуры документа. Мой план состоит в том, чтобы получить векторное представление слов, а также координаты слов и как-то комбинировать эти

Вопрос или проблема Это для многоклассовой классификации. Перед настройкой n_neighbors для KNN результаты были следующие: Точность на обучающей выборке: 99.54% Точность на тестовой выборке: 99.58% ROC AUC: 99.86% После поиска оптимального n_neighbors

Вопрос или проблема У меня есть небольшой набор данных с 300 строками и несбалансированным распределением классов (35% положительных). Когда я обучаю модель логистической регрессии, она постоянно показывает результаты хуже случайного выбора.

Вопрос или проблема Данные кубов хорошо известны в области экстремальной классификации. Каждое изображение имеет набор дескрипторов. В общей сложности набор данных содержит 312 дескрипторов. Вы можете найти список дескрипторов в этом файле.

Вопрос или проблема У меня есть несколько аннотированных изображений, которые я хочу использовать для обучения бинарного классификатора изображений, но у меня возникли проблемы с созданием набора данных и фактическим обучением модели.

Вопрос или проблема Две основные функции: 1) получение веб-фрагментов: – сохранение этого фрагмента (возможность полного текста) с форматированием и включенными изображениями – сохранение мета-информации (URL, позиция фрагмента на веб-странице

Вопрос или проблема Я знаю, что на практике мы часто используем традиционное разделение 80-20 для разделения на обучающую и тестовую выборки. Однако для калибровки вероятности нам часто нужен дополнительный набор для калибровки.

Вопрос или проблема Я следовал шагам, чтобы ввести в модель dev, test, train.tsv, обучил ее, затем попытался классифицировать тестовые данные, и у меня только 1 признак, классификация бинарная, 1 или 0. Я предположил, что в моем test_results.

Вопрос или проблема Я сразу перейду к делу. У меня есть довольно большой набор данных (100K наблюдений) с непрерывными и категориальными предикторами, которые меняются со временем. Категориальные предикторы, на самом деле, обычно не меняются, однако непрерывные меняются каждый день.