Публикации по теме 'classification'


Экспресс-методика выбора алгоритма машинного обучения
В этой статье рассказывается, как выбрать лучший алгоритм машинного обучения для вашего случая с помощью Python и распространенных библиотек, таких как sklearn. Введение Эта статья является частью серии, в которой мы шаг за шагом рассмотрим решение финтех-задач с помощью различных методов машинного обучения с использованием набора данных All Lending Club Loan . Здесь вы можете найти полный комплексный проект по науке о данных для начинающих, чтобы…
Логистическая регрессия
классификация Введение Логистическая регрессия — это алгоритм классификации, используемый для распределения наблюдений по дискретному набору классов. В отличие от линейной регрессии, которая выводит непрерывные числовые значения, логистическая регрессия преобразует свои выходные данные с помощью логистической сигмовидной функции, чтобы вернуть значение вероятности, которое затем может быть сопоставлено с двумя или более дискретными классами. Логистическая регрессия используется для..
Понимание логистической регрессии: руководство для неспециалистов
Логистическая регрессия — это мощный статистический метод, используемый для решения задач классификации. Это фундаментальная концепция машинного обучения и науки о данных. В этой статье мы погрузимся в мир логистической регрессии, объясняя ключевые концепции, формулы и шаги в дружелюбной и доступной форме. Мы будем использовать соответствующие примеры, чтобы помочь вам легко понять концепции. Что такое логистическая регрессия? Представьте, что вы детектив, пытающийся раскрыть..
Методы ансамбля — Объединение моделей для достижения большей точности
В этой статье мы поговорим о методах ансамбля, их типах и о том, как их можно использовать для достижения большей точности. Всякий раз, когда мы говорим о машинном обучении, первая мысль, которая приходит нам в голову, заключается в том, что мы должны обучить модель прогнозированию результатов и т. д., но во многих случаях модели машинного обучения не обеспечивают большей точности с точки зрения результатов. предсказания. Существует множество способов улучшить вашу модель, чтобы..
Метрики для оценки моделей классификации
Модели классификации машинного обучения назначают каждой точке в наборе данных класс. После того, как эта категоризация выполнена, как мы можем оценить точность классификации? Каковы наилучшие показатели для каждого типа набора данных? Давайте посмотрим, какие показатели доступны, что означает каждый из них и как мы можем лучше анализировать производительность модели. Алгоритмы классификации Алгоритмы контролируемого машинного обучения можно разделить на алгоритмы регрессии и..
Классификация рака молочной железы с использованием глубокого обучения
Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных и потенциально опасных для жизни заболеваний, поражающих женщин во всем мире. Раннее выявление и точная классификация рака молочной железы имеют решающее значение для эффективного лечения и улучшения результатов лечения пациентов. Традиционные методы диагностики часто полагаются на ручную интерпретацию маммограмм, которая может быть субъективной и отнимать много времени. Однако достижения в области методов глубокого обучения..
Кривые рабочих характеристик приемника (ROC) и профиля совокупной точности (CAP) — a…
ИИ-ДНЕВНИК Кривые рабочих характеристик приемника (ROC) и совокупного профиля точности (CAP) — сравнение Дополнительные методы оценки эффективности классификации Несмотря на все достижения искусственного интеллекта в современных технологиях и более сложные алгоритмы, классификация по-прежнему остается самой популярной и актуальной проблемой контролируемого машинного обучения, с которой мы сталкиваемся. Это наиболее прямой подход к проблеме, который находит множество применений в..