multiclass-classification

Вопрос или проблема Я пытаюсь решить задачу классификации с множественными классами, где наблюдается дисбаланс. Для этого я использую SMOTE для оверсемплинга и OSS для недосемплинга. Но у меня есть сомнение, поскольку я работаю с многоклассовой задачей

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, в котором входные данные представляют собой данные для пациентов в отделении интенсивной терапии, где каждая госпитализация имеет 40 признаков (20 жизненных показателей, 20 лабораторных значений) и несколько

Вопрос или проблема Я изучал алгоритмы для предсказания на основе коллаборативной фильтрации. В большинстве источников я читал о использовании матричной факторизации, основанной на оценках схожести пользователя. Но в моем случае мне нужно делать предсказания

Вопрос или проблема В настоящее время я использую алгоритм случайного леса One vs Rest для задачи многоклассовой классификации на Python и хочу найти оптимальный порог для каждого класса. Как я могу сделать это с помощью подхода OVR (One-Vs-Rest)?

Вопрос или проблема Насколько я понимаю, целевая функция — это то, что я пытаюсь оптимизировать, а оценочная статистика — это то, что я использую для поиска переобучения. Я наткнулся на 4 функции потерь, которые, кажется, одинаковы, но я не совсем уверен.

Вопрос или проблема Я пытаюсь обучить простую нейронную сеть для многоклассовой классификации. У меня есть столбцы x1, x2, x3, x4 с 4 классами для предсказания. Если тренировать только на x1, x2, x3, x4, то я получаю точность 88% С некоторыми знаниями

Вопрос или проблема Я работаю над задачей многоклассовой классификации с использованием моделей Keras Sequential. В моем наборе данных выходной класс имеет одно из следующих значений: (1, 2, 3, 4, 5). Да, я уже пробовал использовать one-hot-кодирование