classification

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    2答えて

    申し訳ありませんが、私はWEKAを初めて使い、学ぶだけです。 a b <----- classified as 130 8 a = functional 15 150 b = non-functional 私はこの行列を読むにはどうすればよい:私のデシジョンツリー(J48)分類器の出力で 、混乱マトリックスはありますか? & bの違いは何ですか? また、どのドメインの値を教えてもらえます

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    4答えて

    私は一連の写真を取得し、それらを分類する必要があるという問題があります。 実際には、私はこれらの画像について全く知っていません。だから私は見つけることができるように多くのディスクリプタを使用し、それらに私に使用されているディスクリプタのみを識別するためのPCAを実行することを計画しています。 多くのデータポイントで教師なし学習をすることができます。しかし、画像同士がつながっている可能性があります。

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    1答えて

    私は、DecisionTreeClassifierがcriterion = 'entropy'を受け入れることを知っています。つまり、情報ツリーを分割するための基準として情報ゲインを使用する必要があります。 私が必要とするのは、ルートノードを分割しようとしているルートレベルで、各機能の情報を取得することです。

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    2答えて

    WEKA GUIを使用してJ48モデルを訓練して作成しました。私はモデルファイルを自分のコンピュータに保存しましたが、今はJavaコードで単一のインスタンスを分類するためにモデルファイルを使用したいと思います。私は属性 "クラスタ"の予測を取得したいと思います。しかし、私はラインinst_co.setValue(latitude, lat);にIndexArrayOutofBoundsExcept

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    3答えて

    私はWekaの分類子を訓練しました。私はこれをテストデータに使うことができます。さらに、このテストデータのログウィンドウに分類子の予測を表示することもできます。 しかし、私の現在のプロジェクトでは、このデータをCSV形式で取得できると便利です。これはWekaでも可能ですか?コマンドラインを使用しているときにのみ可能ですか(私が最終的に向かうもの)? 私はいつもバッファ結果全体をテキストファイルに保

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    2答えて

    私はpythonでsklearnのロジスティック回帰の分類問題を解決しています。 私の問題は一般的なものです。 2つのクラス/結果(正/負または1/0)のデータセットがありますが、このセットは非常に不均衡です。 〜5%のポジティブと〜95%のネガティブがあります。 このような不均衡な問題に対処する方法はいくつかありますが、sklearnパッケージを使用して正しく実装する方法についての良い説明は見つ

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    2答えて

    私は比較的大きなテキストベースのWeb分類問題に取り組んでいます。私はpythonでsklearnで多項式Naive Bayesクラシファイアを使用し、クロール用にscrapyフレームワーク。しかし、私はsklearn/pythonが何百万ものウェブサイトの分類を含む可能性のある問題に対して遅すぎるかもしれないと少し気にしています。私はすでにDMOZの数千のウェブサイトで分類器を訓練しました。 1

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    1答えて

    人間の行動認識に使用するためには、分類器(ガウス混合モデル)を作成する必要があります。私はビデオの4つのデータセットを持っており、それぞれには私が認識したい12のアクションが含まれています。トレーニングセットとして3つ、テストセットとして1つを選択します。各フレームについて、私は自分の観測である907個の特徴を抽出する。トレーニングモデルにGMモデルを適用する前に、私はPCAを実行します。だから私

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    2答えて

    Scala -versionsのソース互換性しかないので、残念ながらscalatestやscalamockなどのライブラリをコンパイルする必要があります。私が困惑しているのは、各スケーラ・バージョンごとに1つずつ、ライブラリに多数のアーティファクト(scalatest_2.9.0、scalatest_2.9.1、scalatest_2.10など)が用意されていることです。つまり、Mavenリポジト

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    2答えて

    マイデータセット(分類クラス:クラス "0")を分類するためにnaiveBayes(e1071 http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Classification/Na%C3%AFve_Bayes)を使用します。私は何をすべきかである。ここ: library(e1071) arrhythmia <- read.csv(f