When faced with classification tasks in the real world, it can be challenging to deal with an outcome where one class heavily outweighs the other (a.k.a., imbalanced classes). The following will be a two-part post on some of the techniques that can h…

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为…

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的…

贡献文件 注意: 贡献文件的CRAN区域被冻结,不再被主动维护. 英文 --- 其他语言 手册,教程等由R用户提供.R核心团队对内容不承担任何责任,但我们非常感谢您的努力,并鼓励大家为此列表做出贡献!要提交,请按照CRAN主页上的提交说明进行操作.以下所有材料均可从CRAN直接获得,您也可以查看互联网上其他R文档的列表 . 注意: 请使用目录列表按名称,大小或日期排序(例如,查看哪些文档已更新). 英文文件 超过100页的文件: “视觉统计.使用R!“ by Alexey Shipunov(PD…

8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset by Jason Brownlee on August 19, 2015 in Machine Learning Process Has this happened to you? You are working on your dataset. You create a classification model and get 90% accuracy…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

CAN Introduction Features Network Topology(CANbus網路架構) MESSAGE TRANSFER(CAN通訊的資料格式) 1.DATA FRAME(資料通訊格式): 2.REMOTE FRAME(遠端通訊格式): 3.ERROR FRAME(錯誤通訊格式): 4.OVERLOAD FRAME(過載通訊格式): 5.INTERFRAME SPACING(通訊格式間隔): CAN的錯誤處理 Error Detection(資料偵錯機制) FAULT CO…

函数功能:提示用户输入命令,并读取命令/****************************************************************************/ /* * Prompt for input and read a line. * If CONFIG_BOOT_RETRY_TIME is defined and retry_time >= 0, * time out when time goes past endtime (timebase time…

普通程序员转型AI免费教程整合,零基础也可自学 本文告诉通过什么样的顺序进行学习以及在哪儿可以找到他们.可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能,并在论文.工作甚至日常生活中快速应用. 可以先看看本人另外一篇相关博客: 想学习深度学习需要什么样的基础? - 流风,飘然的风 - 博客园http://www.cnblogs.com/zdz8207/p/ai-learn-base.html 当你学习机器学习课程时,有没有被信息过载所淹没?绝大多数的机器学习课程都过于关注个别算法了,虽然算法很重要…

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…