問題タブ [multiclass-classification]
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r - glmロジスティック回帰からマルチクラス確率を予測する方法は?
バイナリおよびマルチクラスの因子を含む 10 個のデータセットがあり、クラス確率を予測する R "glm" でロジスティック回帰を使用しました class,prediction(formula,data,type="response")
。他のモデルが与えるように、代わりに予測されたクラスを取得するにはどうすればよいですか? 例えば:
これにより、確率予測が得られます。
- ただし、0 か 1 かにかかわらず、クラス予測が必要です。または、クラス 1 用とクラス 0 用の 2 つの列の確率予測ですか?
- また、マルチクラスがある場合、どのように使用できますか?
matlab - 多クラス分類の各クラスの精度の計算
私が設計したマルチクラス分類問題に取り組んでいます
SVM 分類器
為に
31の異なるクラス
分類プロセスの後、予測されたラベルを取得したので、個別のクラスごとに正解率を計算したいと思います。モデルの全体的な精度を計算しましたが、詳細が必要です。
この目的のためにMatlabコードを提供したり、目的の結果を計算するように案内したりできますか?
r - Neuralnet と nnet の適用 - MultiClass 分類
次のようなデータフレームがあります。
どのターゲットがソースに配信される可能性が高いかを把握しようとしています. 以下のデータフレームは、どのソースでどのターゲットが配信されたかの履歴データを示しています。ニューラル ネットワークを使用して、どのターゲットがソースで購入する可能性が高いかを予測したいと考えています。これも再現可能です。
このデータセットは、415 個のデータポイントのサブセットです。
私が最初にしたことは、 を使用しclass.ind
て、カテゴリ変数をダミー変数に変換することでした。そこから、ターゲットの予測に役立つニューラル ネットワーク モデルを作成しています。
1) この例でどのように予測しますか?
2) ニューラルネット パッケージでこれを再現するにはどうすればよいですか?
3) 学習率などのパラメーターを使用できるようにしたいのですが、後ですべてを変更できるように、nnet パッケージでそれが見つからないようです。
どんなガイダンスも本当に役に立ちます!