Публикации по теме 'binary-classification'
Оценка различных алгоритмов классификации с помощью данных о задержках самолетов
В машинном обучении существует так много разных методов решения одной и той же задачи, что может быть трудно понять, какой алгоритм использовать. Используя данные о внутренних самолетах США, мы стремились сравнить эффективность трех различных известных методов прогнозирования на основе бинарной классификации, логистической регрессии, случайных лесов и наивного байесовского метода.
Нашим первым шагом в этом процессе было решить, как сфокусировать область нашего анализа. Мы использовали..
3 обязательных алгоритма двоичной классификации для начинающих с Python Code
ВВЕДЕНИЕ
Бинарная классификация — одна из самых распространенных и фундаментальных задач в машинном обучении. Это процесс классификации данных в один из двух классов. В этой статье мы рассмотрим три мощных алгоритма бинарной классификации: метод опорных векторов (SVM), логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN). Я также предоставлю примеры кода и визуализации, чтобы помочь вам лучше понять, как работают эти алгоритмы.
Примечание. Все коды выделены курсивом .
Набор данных,..
BenchMetrics: «Насколько надежны показатели производительности бинарной классификации?»
Точность, F1 или TPR (также известная как полнота или чувствительность) – это хорошо известные и широко используемые показатели для оценки и сравнения эффективности классификации на основе машинного обучения.
Какой показатель производительности бинарной классификации является наиболее надежным?
Точность, F1 , TPR или BACC (сбалансированная точность), CK (каппа Коэна), nMI (нормализованная взаимная информация) и MCC (коэффициент корреляции Мэтьюза)?
Уверены ли мы, что..
Логистическая регрессия с использованием Python
Для решения задачи бинарной классификации используется простой алгоритм логистической регрессии. Логистическую регрессию можно использовать для многих реальных приложений, таких как спам по электронной почте или нет, мошенничество с онлайн-транзакциями или нет, злокачественная или доброкачественная опухоль.
Результат логистической регрессии носит дихотомический характер. Дихотомический означает, что есть только два возможных класса.
Уравнение линейной регрессии :
y :..
Система обнаружения пневмонии
О проекте
В этом проекте мы стремимся создать веб-приложение, которое может точно различать рентгеновское изображение грудной клетки и определять, содержит ли указанный рентгеновский снимок пневмонию или нет, используя анализ медицинских изображений. Анализ медицинских изображений используется для обработки медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, например, то, что мы использовали для этого проекта, КТ-сканирование, а также может использоваться для прогнозирования..
Введение в кривые ROC и PR
Большинство моделей классификации учатся выводить оценку для каждого отдельного класса на основе значений столбцов признаков. Оценка часто представляет собой вероятность предсказания того, что конкретный пример относится к выбранной метке класса.
Прогнозируемый ярлык является результатом применения порога принятия решения к этому показателю. Например, давайте рассмотрим модель, которая учится предсказывать, относится ли пациент к группе высокого риска (положительный класс)..
K ближайший сосед — Машинное обучение (алгоритм классификации)
Когда мы часто хотим классифицировать вещи на основе заранее определенных классификаций, мы можем использовать метод K ближайших соседей. Поскольку этот подход относится к ситуациям контролируемого обучения, у нас уже есть доступ к предустановленным классам.
ЧТО ТАКОЕ АЛГОРИТМ KNN ДЛЯ ПРОСМОТРИТЕЛЯ?
Проще говоря, был предоставлен обучающий набор данных. Алгоритм KNN ищет местоположения, наиболее близкие к контрольной точке, и пытается классифицировать их, используя большинство..
