R-给定一个概率向量，如何找到一个阈值，使恰好n个元素被归类为正？
在给定一个概率向量的情况下，我们可以通过以下步骤找到一个阈值，使恰好n个元素被归类为正：
- 理解概率向量：概率向量是一个包含各个元素概率值的向量，表示每个元素属于正类的概率。
- 排序概率向量：首先，将概率向量按照概率值从高到低进行排序，以便后续操作。
- 设置阈值：从排序后的概率向量中选择第n个元素的概率值作为阈值。这样，前n个元素将被归类为正类，而剩余的元素将被归类为负类。
- 验证分类结果：根据所选择的阈值，将概率向量中的元素进行分类。可以使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评估分类结果的准确性和性能。
需要注意的是，选择阈值的过程可能会受到具体应用场景和需求的影响。不同的应用可能对分类结果的准确性、召回率等指标有不同的要求，因此在选择阈值时需要综合考虑这些因素。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。以下是一些相关产品和对应的介绍链接地址：
- 云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云存储（COS）：提供安全、可靠的对象存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 人工智能（AI）：提供多种人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
以上是腾讯云提供的一些相关产品和服务，可以根据具体需求选择适合的产品来支持云计算和相关领域的开发工作。
相关·内容
1回答
R-给定一个概率向量，如何找到一个阈值，使恰好n个元素被归类为正？
r、classification
假设我有一个概率向量 > probs <- c(0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.9)[1] 0.2 0.3 0.5 0.7 0.8 0.9 我希望通过将每个元素与某个阈值进行比较来将其分类为正或负(为了便于论证，假设具有概率>=阈值的元素将被归类为正元素，否则将其视为负元素<
浏览 12提问于2020-01-01得票数 0
回答已采纳
2回答
测试台接收机工作特性(ROC)
machine-learning、statistics
以及一个由n个测试样本组成的测试集，用于所有这些分类器。由于对所有n个样本都计算了精确性和召回性，因此与分类器对应的点是有意义的。您是否只是选择测试集的某些子集，并找到精确性和回忆性，以便绘制它们，从而绘制许多离散值(或插值行)？
浏览 2提问于2015-08-13得票数 3
回答已采纳
2回答
ROC图构造
graph、svm
我有两个严重不平衡的数据集，它们被标记为正和负，并且我能够生成一个混淆矩阵，它产生大约95%的真阳性率(遗传的5%假阴性率)和大约99.5%的真阴性率(0.5%假阳性率)。我试图构建ROC图的问题是，x轴的范围不是从0到1，间隔为0.1。相反，它的范围从0到类似0.04的东西，因为我的假阳性率非常低。谢谢
浏览 1提问于2012-05-12得票数 0
回答已采纳
1回答
如何选择R中分类器的最优概率阈值？
r、classification、svm、threshold
我在R中创建了一个二进制分类器，但是我不知道为类分离选择什么概率阈值。问题是，计算出的概率都是0.1。所显示的值为0.1，但似乎存在未显示的小数。在本例中，索引值1-145为0类，145-180为1类.
如何为分类器设置最佳阈值？
浏览 3提问于2022-04-03得票数 0
回答已采纳
1回答
找出R中混淆矩阵的阈值
r、optimization、confusion-matrix、threshold
我在做一个logistic回归，并制作了一个表，表示预测的概率、实际的类和预测的类。如果预测的概率大于0.5，我将其归类为1，因此预测的类成为1。但我想将阈值从0.5更改为另一个值。我正在考虑寻找一个阈值，最大限度的真实阳性率和真实负率。在这里，我制作了一个简单的数据df来演示我想做的事情。0.51,0.3,0.2,0.35,0.78,0.69,0.81,0.31,0.59,0.12),
浏览 4提问于2022-07-18得票数 1
回答已采纳
1回答
二值分类不确定性的量化
machine-learning、classification
我正在设计一个二进制分类器，并想知道如何最好地量化最终模型分类中的不确定性。设计过程包括先对模型进行训练，然后进行ROC分析，最后选择一个阈值，使虚警概率为0.01。因此，当一个未知样本被传递到这个分类器中时，它输出一个介于0到1之间的数字，如果这个数字高于阈值，则将该样本分类为1类(C1)，如果该数目低于该阈值，则将其分类为C0。我的问题是<e
浏览 0提问于2021-03-11得票数 1
1回答
Matlab非线性二进制极小化
matlab、multidimensional-array、minimization
我必须建立一个音位表，有一个特定的概率分布来编码事物。现在有22个基元素(每个元素的分配概率为100%)，它们将被映射到一个具有所需的元素概率(sum 100%)的12个元素表上。因此，最小化的一部分是合并几个基本元素以获得12个表元素。每个基本元素必须精确地发生一次。
此外，该表有3行。因此
浏览 3提问于2016-03-06得票数 0
我试图从重新创建一个函数，但是如果这个解决方案使用一个参数来和向量的n个元素，我想要一个参数，它是一个阈值(包括缺省值)，它是元素之和(或超过)的值。在尝试了不同的for和/或while可能性并搜索了StackOverflow之后，我在这里结束了:不清楚如何实现阈值和设置n_elements。
我有一个逻辑，它返回给定
浏览 5提问于2020-02-17得票数 0
回答已采纳
2回答
评级文章.情绪分析
java、algorithm、math、probability、sentiment-analysis
我正在编写一个Java程序(分类器)，它读取给定的文本文件并输出相关情绪(正负或中性)。有人能指出有什么算法可以帮助我给文章打分吗？P(Positive) = 1.2*E(-117)
P(Negati
浏览 3提问于2013-03-31得票数 3
1回答
当向量的错误率低于阈值时，停止迭代
python、numpy
我正在使用一种迭代方法来计算向量值。在每次迭代中，向量中的值都会发生变化。经过多次迭代后，这些值收敛。我不想基于迭代次数停止迭代/循环，而是想在错误率低于特定阈值时停止。
我的向量V有n元素。V的元素之和始终是1。我要做的是保留V的一个旧副本，然后计算新副本。然后我计算两个向量之间的差值，如E = V_new - V_old。其中所有向量都是numpy数组。但是，在这一点上，我不知道<em
浏览 0提问于2014-05-16得票数 1
4回答
可以拒绝对x%的测试数据进行分类的分类器？(为了提高精度)
machine-learning、classification
我正在做一项研究，我想想出一种方法，拒绝对测试数据的某个恒定部分进行分类(例如，20%，五分之一的分类可以被算法回答为“我不确定”)。我们的想法是有一个算法，可以有效地选择哪些分类最有可能是错误的，并拒绝回答它们(以提高总体准确性)。
我想知道是否有任何通用的机器学习方法(独立于所使用的分类器)来实现这一点？
浏览 0提问于2012-06-29得票数 1
回答已采纳
1回答
神经网络在matlab中的分类:获得第一类元素的概率
matlab、machine-learning、neural-network、classification、supervised-learning
第二个神经网络又是一个2类分类器，它只接受'2‘和'3’类的元素作为输入。问题是第二个神经网络的精度很低，约为55%。
尝试更改确定示例类的阈值。例如，如果所有概率> 70%的类为“3”的元素都是“3”类，但如果概率介于50%至70%之间，则这些
浏览 2提问于2016-02-20得票数 2
回答已采纳
1回答
基于概率的股票价格分类
time-series、classification、multiclass-classification、stock-data
我正在尝试建立一个分类器来预测股票价格。我使用一些著名的技术指标生成了额外的特征，并将这些值以及过去点的值提供给机器学习算法。我有大约45k个样本，每个样本代表一个小时的ohlcv数据。这个问题实际上是一个三级分类问题:有买入、卖出和持有信号。基于每个时间点的(%)变化，我构建了这3个类作为我的目标。也就是说:我只将最大的正(%)变化归类为买入信号，反之为卖出信号，其余为持有信号。然后，我为这些概率
浏览 0提问于2019-01-07得票数 0
1回答
Flink SVM 90%的错误分类
scala、svm、apache-flink、flinkml
当我试图从支持向量机中获得权重向量时，我只看到了在不拦截超平面的情况下获得权重向量的选项。所以只有一个超平面通过(0,0,0)。
我不知道错误在哪里，我很欣赏每一条线索。
浏览 4提问于2017-12-02得票数 7
1回答
为什么我们使用F1评分而不是相互信息？
machine-learning、classification
我们通常使用分类阈值最大化的F1评分，如果我们没有一个先验成本函数的假阳性和假阴性。F1不对称。如果我们有60/40的二值分布，选择40%的类作为正类，并将所有的事物分类为正<
浏览 0提问于2019-08-30得票数 7
1回答
Azure文本分析情感分析
azure、microsoft-cognitive、azure-cognitive-services、text-analytics-api
是什么决定了回报是正还是负？
浏览 9提问于2018-02-07得票数 0
2回答
数组中的交替正负数
algorithm
给定一个由正数和负数相等的数组组成的数组(0被认为为正)。重新排列元素，使正数和负数被交替放置，这样元素的位置和顺序就不应该改变。有比O(n2)更好的解决方案吗？
浏览 5提问于2013-10-15得票数 2
2回答
如何在C++中计算列随机矩阵的特征向量
c++、matrix、linear-algebra、eigenvector
我有一个列随机矩阵A(n-x-n实数，非负矩阵)，并想用C++求解以下方程: Ax=x
我假设我需要找出一个特征向量x，其中特征值必须是1(对吗？)但我在C++中搞不懂。到目前为止，我已经检查了一些数学库，如Seldon，CPPScaLapack，Eigen…其中，Eigen似乎是一个很好的选择，但我不明白如何利用它们中的任何一个来解决上面的等式。
浏览 2提问于2010-12-06得票数 1
1回答
使用最短路径计算连接概率
r、graph、igraph、adjacency-matrix
我想知道图中是否有一个函数来计算加权图中顶点之间的连接概率，其中边的权重是相邻顶点的连接概率。我已经基于这样的邻接矩阵构建了一个图，其中相邻的连接概率形成了权重(这是针对河流网络的，因此图的每个节点只连接到一个下游节点)。下面的示例显示了如何从我拥有的数据构造邻接矩阵，它是顶点连接到其下游顶点(ProbConn)的概率，然后是下游顶点(下游)的标识。最下游的顶点是河口，因此它不与其他顶点相连(因此称为下游的向量以NA开头)。我希望这是
浏览 0提问于2015-10-01得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
