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哪个
统计
测试显示哪个
分类
器的性能优于其他
分类
器?
、
、
、
、
我有三个
分类
器: A,B和C,根据准确性、特异性、敏感性、f
评分
和g均值,例如
分类
器B表现最好.现在我想从
统计
学上证实这个说法。我怎么发动汽车呢?McNemar的测试是否足以验证它?哪个
统计
测试会告诉我哪个
分类
器比其他
分类
器更好?又是如何做到的?
浏览 0
提问于2019-12-20
得票数 7
1
回答
二进位
分类
中的特征工程
、
、
、
、
我有一个不平衡的表格数据集,我的问题是二进制
分类
。数据集非常不平衡,所以我执行过抽样,但它没有解决这个问题,您可以在下面找到
分类
报告:(准确率为88%,但我不在乎,由于数据集不平衡,它不能很好地代表性能) 我发现的唯一解释是,所选择的特性非常适合检测
浏览 0
提问于2022-07-19
得票数 1
1
回答
SelectKBest错误: ValueError:未知标签类型:(数组([ 0.55,0.84,0.72,0.54,0.59,0.77,0.85,1.03,1.62,3.04,3.6 ]),)
、
import pandas as pdfrom sklearn.feature_selection import SelectKBest ,chi2 array = label_ds.values label_y = array[:,0] fit = test.fit(label_X, label_y)
浏览 2
提问于2018-02-28
得票数 2
1
回答
开始
评分
( is )和Fréchet初始距离(FID),哪一个更适合GAN评估?
、
、
、
在测量GAN的性能时,采用了两个标准:生成图像的质量和基于合成数据分布熵的图像多样性。但是我怎么知道在给定的情况下应该使用什么。它们之间有什么比较或建议使用吗?
浏览 0
提问于2020-03-11
得票数 5
1
回答
图像数据集中的类不平衡
、
、
、
在处理不平衡的数据集时,我被教导只在火车样本上过采样,而不是在整个数据集上过度采样,以避免过度拟合,然而,这是针对基于结构化文本的熊猫数据,使用的是sklearn的简单模型。对于将在CNN上接受训练的基于图像的数据集来说,情况仍然是这样吗?我一直试图通过将增强应用到图像中,只对训练数据进行过度采样。然而,由于某种原因,我在第一个时代得到了1.0的火车精度和0.25的验证精度,在第一个时代,数字并没有随着时代的发展而改变,这对我来说是没有意义的。是否应该将过采样应用于整个数据集,而图像增强是否只应用于新数据或所有数据? 我的数据集是RGB景观图像,有7个不同的类,没有大约29k的总图像。进行70
浏览 0
提问于2023-03-15
得票数 1
2
回答
神经网络的应用?
、
目前,我正在学习机器学习中的Networks,并认为它非常有趣,但我不知道NN除了在机器学习和人工智能中还有其他应用。我试过研究这些东西,但都做得不够。 有人能告诉我,你是否可以在“库存管理”或“财务”中使用它?如果可以的话,你会有什么例子吗?
浏览 0
提问于2017-11-13
得票数 -1
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1
回答
与accuracy_score相比,拟合模型的得分方法有什么区别?
、
、
我通常只会把这个发到堆栈溢出,但我想过了,并意识到这实际上不是一个编码问题-这是一个ML问题。 问题1:我对下一步的理解正确吗? 我们在训练数据上拟合我们的模型,然后创建一个基于features_test数据的预测(pred)。这意味着我们的pred数据集和target_test
浏览 0
提问于2019-01-13
得票数 3
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1
回答
用于二值
分类
的特征集排序
、
、
、
每个特征集可以单独用于二进制
分类
。像X1一样,也可以用于
分类
,X2也可以用于
分类
。它们也可以结合使用,例如X1 U X2,它将有600个特性。但是我想比较这些特征集,因此我想知道是否有任何
统计
方法可以用来对这些特征集进行排序,而不是
分类
精度。 就像X1比X2好等等.
浏览 0
提问于2020-12-15
得票数 1
3
回答
评分
者间协议(Fleiss‘Kappa,Krippendorff's Alpha等) Java API?
、
、
、
、
我正在致力于建立一个问题
分类
/回答语料库,作为我硕士论文的一部分。我正在考虑评估我的预期答案类型
分类
法与
评分
者之间的一致性/可靠性,我想知道:有没有人知道有什么像样的(最好是免费的) Java API可以做到这一点?Weka在它的评估包中提供了kappa
统计
数据,但我认为它只能评估
分类
器,而我还没有到那个阶段(因为我还在构建数据集和类)。 谢谢。
浏览 2
提问于2010-02-18
得票数 0
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1
回答
霍普金斯
评分
较好,但聚类质量较差
、
、
结果是0.049,这表明数据适合用于
统计
。 然而,在
分类
后,通过轮廓
评分
评估的集群质量并不令人印象深刻(0.37)。 据我所知,这似乎是相当矛盾的。如果霍普金斯是低的,我会期望更高的轮廓得分。
浏览 14
提问于2021-01-26
得票数 0
1
回答
错误ValueError:当尝试使用cross_val_score和线性回归时不支持连续
、
、
、
、
我使用了load_boston数据集从学习和线性回归。守则:import pandas as pd%matplotlib inlinefrom sklearn.linear_model import LinearRegression x = loa
浏览 4
提问于2020-04-21
得票数 0
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2
回答
什么是sklearn.cross_validation.cross_val_score?
、
、
文件上说这是内部
评分
法。它是否给予FPR/精确/召回?
浏览 4
提问于2014-07-29
得票数 2
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3
回答
在拟合模型时更改默认的RandomForestClassifier的“分数”函数?
、
我使用来自RandomForestClassifier的sklearn执行拟合操作我不知道如何更改评估指标,我假设它在这里是精确的。clf.fit(X_train, y_train, eval_metric="auc", eval_set=[(X_eval, y_eval)])
浏览 5
提问于2016-03-12
得票数 6
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3
回答
我如何
分类
文本考虑语序,而不是仅仅使用一个包-字的方法?
我制作了一个朴素的贝叶斯
分类
器,它使用单词袋技术对留言板上的垃圾邮件进行
分类
。这是可行的,但我认为,如果我的模型考虑的词顺序和短语,我可以得到更好的结果。(例如:“女孩”和“生活”可能不会引发高垃圾邮件
评分
,尽管“活女孩”最有可能是垃圾邮件)。我如何建立一个考虑词序的模型?我不依赖于贝叶斯
分类
,但我想要的东西,没有强大的
统计
背景的人可以摸索和实施。
浏览 0
提问于2014-10-02
得票数 11
1
回答
宏F1结果高于不平衡数据集的精度
、
、
对我来说,这“不可能”发生,我认为他们可能使用了weighed F1
评分
。
浏览 0
提问于2020-02-18
得票数 1
1
回答
比较聚类随时间的变化
特别是,这些数据是有关某项公共卫生干预措施的健康数据,包含健康
评分
的
分类
变量和人口
统计
学数字数据,如年龄。 在不同的时间点测量效用
评分
,第一周有一个样本,第十周有一个样本。
浏览 0
提问于2021-01-28
得票数 2
1
回答
在
分类
中,考试的准确性和AUC
评分
有什么不同?
、
、
我正在进行一个基于
分类
的项目,我根据不同的ML模型的训练精度、测试精度、混淆矩阵和AUC
评分
来评估它们。假设ML模型既不过分适合,也不不适合,那么测试精度分数和AUC
评分
之间有什么区别? 我没有数学和
统计
方面的背景,而是从商业背景转向数据科学。因此,我将感谢一个商人能够理解的解释。
浏览 7
提问于2020-03-28
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1
回答
学习
分类
器中的分数函数在哪里?
、
、
、
、
当在scikit-learn内运行交叉验证时,所有
分类
器都有一个工厂函数score(),我可以很容易地检查
分类
器的准确性,例如从。有这个链接,但它不包含score(),我可以,但目的是构建我的库,以便它与sklearn
分类
器相一致,而不是想出自己的
评分
函数=)
浏览 5
提问于2015-11-16
得票数 1
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1
回答
无法使用K折叠验证Sklearn
、
、
、
、
我有一个数据集。ValueError("{0}不支持“.format(Y_type)) ValueError:不支持连续。下面是我的python代码。import numpy as npfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn import cross_validati
浏览 0
提问于2018-02-08
得票数 4
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2
回答
交叉验证如何用于回归?
、
、
在
分类
类型问题中,我们知道类标签很容易比较,但是在回归类型问题中如何比较呢?
浏览 0
提问于2018-02-21
得票数 1
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