假设我有一个概率向量 > probs <- c(0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.9)[1] 0.2 0.3 0.5 0.7 0.8 0.9 我希望通过将每个元素与某个阈值进行比较来将其分类为正或负(为了便于论证，假设具有概率>=阈值的元素将被归类为正元素，否则将其视为负元素<
浏览 12提问于2020-01-01得票数 0
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以及一个由n个测试样本组成的测试集，用于所有这些分类器。由于对所有n个样本都计算了精确性和召回性，因此与分类器对应的点是有意义的。您是否只是选择测试集的某些子集，并找到精确性和回忆性，以便绘制它们，从而绘制许多离散值(或插值行)？
浏览 2提问于2015-08-13得票数 3
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我有两个严重不平衡的数据集，它们被标记为正和负，并且我能够生成一个混淆矩阵，它产生大约95%的真阳性率(遗传的5%假阴性率)和大约99.5%的真阴性率(0.5%假阳性率)。我试图构建ROC图的问题是，x轴的范围不是从0到1，间隔为0.1。相反，它的范围从0到类似0.04的东西，因为我的假阳性率非常低。谢谢
浏览 1提问于2012-05-12得票数 0
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我在R中创建了一个二进制分类器，但是我不知道为类分离选择什么概率阈值。问题是，计算出的概率都是0.1。所显示的值为0.1，但似乎存在未显示的小数。在本例中，索引值1-145为0类，145-180为1类.
如何为分类器设置最佳阈值？
浏览 3提问于2022-04-03得票数 0
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找出R中混淆矩阵的阈值
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我在做一个logistic回归，并制作了一个表，表示预测的概率、实际的类和预测的类。如果预测的概率大于0.5，我将其归类为1，因此预测的类成为1。但我想将阈值从0.5更改为另一个值。我正在考虑寻找一个阈值，最大限度的真实阳性率和真实负率。在这里，我制作了一个简单的数据df来演示我想做的事情。0.51,0.3,0.2,0.35,0.78,0.69,0.81,0.31,0.59,0.12),
浏览 4提问于2022-07-18得票数 1
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我正在设计一个二进制分类器，并想知道如何最好地量化最终模型分类中的不确定性。设计过程包括先对模型进行训练，然后进行ROC分析，最后选择一个阈值，使虚警概率为0.01。因此，当一个未知样本被传递到这个分类器中时，它输出一个介于0到1之间的数字，如果这个数字高于阈值，则将该样本分类为1类(C1)，如果该数目低于该阈值，则将其分类为C0。我的问题是<e
浏览 0提问于2021-03-11得票数 1
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我必须建立一个音位表，有一个特定的概率分布来编码事物。现在有22个基元素(每个元素的分配概率为100%)，它们将被映射到一个具有所需的元素概率(sum 100%)的12个元素表上。因此，最小化的一部分是合并几个基本元素以获得12个表元素。每个基本元素必须精确地发生一次。
此外，该表有3行。因此
浏览 3提问于2016-03-06得票数 0
我试图从重新创建一个函数，但是如果这个解决方案使用一个参数来和向量的n个元素，我想要一个参数，它是一个阈值(包括缺省值)，它是元素之和(或超过)的值。在尝试了不同的for和/或while可能性并搜索了StackOverflow之后，我在这里结束了:不清楚如何实现阈值和设置n_elements。
我有一个逻辑，它返回给定
浏览 5提问于2020-02-17得票数 0
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评级文章.情绪分析
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我正在编写一个Java程序(分类器)，它读取给定的文本文件并输出相关情绪(正负或中性)。有人能指出有什么算法可以帮助我给文章打分吗？P(Positive) = 1.2*E(-117)
P(Negati
浏览 3提问于2013-03-31得票数 3
我正在使用一种迭代方法来计算向量值。在每次迭代中，向量中的值都会发生变化。经过多次迭代后，这些值收敛。我不想基于迭代次数停止迭代/循环，而是想在错误率低于特定阈值时停止。
我的向量V有n元素。V的元素之和始终是1。我要做的是保留V的一个旧副本，然后计算新副本。然后我计算两个向量之间的差值，如E = V_new - V_old。其中所有向量都是numpy数组。但是，在这一点上，我不知道<em
浏览 0提问于2014-05-16得票数 1
我正在做一项研究，我想想出一种方法，拒绝对测试数据的某个恒定部分进行分类(例如，20%，五分之一的分类可以被算法回答为“我不确定”)。我们的想法是有一个算法，可以有效地选择哪些分类最有可能是错误的，并拒绝回答它们(以提高总体准确性)。
我想知道是否有任何通用的机器学习方法(独立于所使用的分类器)来实现这一点？
浏览 0提问于2012-06-29得票数 1
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第二个神经网络又是一个2类分类器，它只接受'2‘和'3’类的元素作为输入。问题是第二个神经网络的精度很低，约为55%。
尝试更改确定示例类的阈值。例如，如果所有概率> 70%的类为“3”的元素都是“3”类，但如果概率介于50%至70%之间，则这些
浏览 2提问于2016-02-20得票数 2
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基于概率的股票价格分类
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我正在尝试建立一个分类器来预测股票价格。我使用一些著名的技术指标生成了额外的特征，并将这些值以及过去点的值提供给机器学习算法。我有大约45k个样本，每个样本代表一个小时的ohlcv数据。这个问题实际上是一个三级分类问题:有买入、卖出和持有信号。基于每个时间点的(%)变化，我构建了这3个类作为我的目标。也就是说:我只将最大的正(%)变化归类为买入信号，反之为卖出信号，其余为持有信号。然后，我为这些概率
浏览 0提问于2019-01-07得票数 0
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当我试图从支持向量机中获得权重向量时，我只看到了在不拦截超平面的情况下获得权重向量的选项。所以只有一个超平面通过(0,0,0)。
我不知道错误在哪里，我很欣赏每一条线索。
浏览 4提问于2017-12-02得票数 7
我们通常使用分类阈值最大化的F1评分，如果我们没有一个先验成本函数的假阳性和假阴性。F1不对称。如果我们有60/40的二值分布，选择40%的类作为正类，并将所有的事物分类为正<
浏览 0提问于2019-08-30得票数 7
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给定一个由正数和负数相等的数组组成的数组(0被认为为正)。重新排列元素，使正数和负数被交替放置，这样元素的位置和顺序就不应该改变。有比O(n2)更好的解决方案吗？
浏览 5提问于2013-10-15得票数 2
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我有一个列随机矩阵A(n-x-n实数，非负矩阵)，并想用C++求解以下方程: Ax=x
我假设我需要找出一个特征向量x，其中特征值必须是1(对吗？)但我在C++中搞不懂。到目前为止，我已经检查了一些数学库，如Seldon，CPPScaLapack，Eigen…其中，Eigen似乎是一个很好的选择，但我不明白如何利用它们中的任何一个来解决上面的等式。
浏览 2提问于2010-12-06得票数 1
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使用最短路径计算连接概率
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我想知道图中是否有一个函数来计算加权图中顶点之间的连接概率，其中边的权重是相邻顶点的连接概率。我已经基于这样的邻接矩阵构建了一个图，其中相邻的连接概率形成了权重(这是针对河流网络的，因此图的每个节点只连接到一个下游节点)。下面的示例显示了如何从我拥有的数据构造邻接矩阵，它是顶点连接到其下游顶点(ProbConn)的概率，然后是下游顶点(下游)的标识。最下游的顶点是河口，因此它不与其他顶点相连(因此称为下游的向量以NA开头)。我希望这是
浏览 0提问于2015-10-01得票数 3
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