Публикации по теме 'classifcation-models'
Бинарная классификация
Быть или не быть: вот в чем вопрос
Введение
Двоичная классификация, как следует из названия, представляет собой задачу классификации элементов в один из двух классов/групп. Некоторые приложения бинарной классификации:
Тестирование, есть ли у человека конкретное заболевание или нет Классификация электронной почты как спам или не спам Обнаружение мошенничества с кредитными картами и т. д.
Это форма обучения с учителем , где
Учитывая набор наблюдений Модель должна быть обучена..
Древо решений
Классификация - это форма анализа данных, которая извлекает модели, описывающие важные классы данных. Такие модели, называемые классификаторами, предсказывают категориальные (дискретные, неупорядоченные) метки классов. Например, мы можем построить модель классификации, чтобы классифицировать заявки на получение банковских кредитов как безопасные или рискованные. Такой анализ может помочь нам лучше понять данные в целом. В этом случае задачей анализа данных является классификация, когда..
Построение простой модели машинного обучения на основе данных о раке груди
Введение
Согласно глобальной статистике, рак груди (РМЖ) является одним из наиболее распространенных видов рака среди женщин во всем мире, на него приходится большинство новых случаев рака и связанных с ним смертей, что делает его серьезной проблемой общественного здравоохранения в современном обществе.
Ранняя диагностика РМЖ может значительно улучшить прогноз и шанс на выживание, поскольку может способствовать своевременному клиническому лечению пациентов. Дальнейшая точная..
Использование Bagging и Boosting для повышения точности дерева классификации
Бэггинг и бустинг - это два метода, которые можно использовать для повышения точности деревьев классификации и регрессии (CART). В этом посте я начну с моего единого дерева классификации вин из 90 пунктов , разработанного в предыдущей статье, и сравним его точность классификации с двумя новыми алгоритмами с пакетом и усилением.
Поскольку для каждого из них используются наборы классификаторов, их называют "ансамблевыми" методами. Ни один из них не является самостоятельным типом..
Прогноз винного рейтинга
Цель состоит в том, чтобы предсказать рейтинг вина на основе его описания?
Датасет : 130 тысяч отзывов с указанием сорта, местоположения, винодельни, цены и описания.
import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from contractions import CONTRACTION_MAP
import unicodedata
from nltk.corpus import stopwords
stopword_list = set(stopwords.words("english"))
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from..
Производительность модели и функции стоимости для моделей классификации
Модель классификации - это модель машинного обучения, которая предсказывает категориальную переменную Y:
Сотрудник уйдет из организации или останется? Есть у пациента рак или нет? Подпадает ли этот клиент под высокий, средний или низкий риск? Будет ли клиент выплатить или не выплатит ссуду?
Модель классификации, в которой переменная Y может принимать только 2 значения, называется двоичным классификатором.
Производительность моделей для моделей классификации обычно спорна с..
Понимание дерева решений, алгоритма, недостатков и преимуществ.
Что такое дерево решений?
Представьте, что вы звоните в крупную компанию и в конечном итоге разговариваете с их умным компьютеризированным помощником , нажимая 1, затем 6, затем 7, затем вводя номер своего счета, девичью фамилию матери, номер вашего дома, прежде чем нажимать 3, 5 и 2 и достигнув измученного человека. Вы можете подумать, что попали в ад голосовой почты , но компания, в которую вы звонили, просто использовала дерево решений , чтобы направить вас к нужному человеку...
