問題タブ [feature-selection]

次の問題で困っています。データを 10 分割します。毎回、1 倍をテスト セットとして使用し、残りの 9 倍をトレーニング セットとして使用します (これを 10 回行います)。各トレーニング セットで、特徴選択 (chi.squared によるフィルター メソッド) を行い、トレーニング セットと選択した特徴を使用して SVMmodel を作成します。
最終的には、10 種類のモデルになります (機能の選択のため)。しかし今、私は一般的にこのフィルターメソッドから R で ROC 曲線を作成したいと考えています。これどうやってするの？

シルケ

私はいくつかの SVM 実装で遊んでいて、疑問に思っています - 特徴値を正規化して 1 つの範囲に収める最良の方法は何ですか? (0 から 1 まで)

次の範囲の値を持つ 3 つの機能があるとします。

1. 3 - 5。

2. 0.02 - 0.05

3. 10-15。

これらの値をすべて [0,1] の範囲に変換するにはどうすればよいですか?

トレーニング中に遭遇する特徴番号 1 の最大値が 5 で、モデルをさらに大きなデータセットで使用し始めた後、7 という高い値に出くわした場合はどうなりますか? すると、換算範囲では1を超えてしまいます...

トレーニング中に値を正規化して、トレーニング中にモデルが「見た」最高値 (または最低値) を超える「野生の値」の可能性を考慮するにはどうすればよいですか? モデルはそれにどのように反応し、それが起こったときに適切に機能させるにはどうすればよいでしょうか?

Openlayer私は複数のレイヤーを使用して作業しています ( A,B,C,D)。

Aレイヤーはベースレイヤーです。レイヤーCをクリックして情報を取得したいのですが、アクションAはベースレイヤーとしてレイヤーに属しています。

誰でも私を助けることができますか？

テキストの分類に関するタスクを実行しており、教師なし機械学習モデルの 1 つを使用しています。

テキスト クラスタリングを行う前に、ストップ ワードからのクリーニング、テキストから語幹語の抽出、特徴選択の取得など、データ セットが実行する必要があるいくつかの手順があります。

機能選択について読むと、情報ゲイン、ジニ指数、相互情報など、機能選択に適用できる方法がいくつかあります。

これらのメソッドの性質と、コーディング部分でそれらを実装する方法を知りたいのですが、これらのタスクを実行するために使用できるライブラリはありますか?

前方特徴選択に matlab sequentialfs 関数を使用します。コードは以下のとおりです。同じコードを数回繰り返し実行すると、結果がまったく異なることに気付きました。クロスバリデーションはランごとに異なりますが（フォールド数は同じ）、選択された機能はほぼ同じになるはずです。誰かがこれを説明するのを手伝ってもらえますか? ありがとう。

いくつかの WMS レイヤーがあるマップに SLDSelect を追加しました。選択は機能しますが、クリックしたポイントだけではなく大きな領域が考慮されるため、ポイントレイヤーをクリックすると、クリックしたポイントの隣にあるすべてのポイントがコントロールによって強調表示されます。

コントロールの作成に使用したコードは次のとおりです。

マップをクリックしたときに選択と見なされる領域を減らすために設定を指定するにはどうすればよいですか?

さようならステファノありがとう

glmR で関数を使用する場合、または引数内で関数を使用addNAできますlog。4 つの列formulaを持つデータフレームがあるとしましょう:は因子で、は数値変数であり、適合します。DataClassvar1var2var3

glm 出力では、変数 1 が呼び出されaddNA(var1)(例: in Model$xlevels)、変数 3 が呼び出されlog(var3)ます。

変数名に addNA(var1) または log(var3) を表示せずに、var1、var2、および var3 がデータフレームから抽出されたことを示す glm 出力からリストを取得することは可能ですか?

より一般的には、glmへの呼び出しが行われた後、glm 関数内で変換/交差項などが生成される前に、glm によって入力データフレームから抽出された列を推測することは可能ですか?