Постобработка в классификаторе машинного обучения
У меня проблемы с поиском материалов по этому вопросу. Не знаю точно, что искать.
Я пытаюсь получить результат моего классификатора логистической регрессии (который выводит двоичный класс временных рядов) и создать фильтр, который принимает окно ответов X, и если количество положительных результатов этого данного окна больше заданного порога, только затем образец становится положительным.
Мой ввод представляет собой временной ряд со многими характеристиками процесса компании, такими как потоки, давление и так далее. Я пытаюсь сделать алгоритм обнаружения ошибок. Поэтому, поскольку мой вывод такой шумный, я хочу сделать его более последовательным по времени.
Шаблон Classfier
Привет @DannyVarod Я добавил немного информации. Не могли бы вы указать мне правильное направление? Это все, что мне нужно. Я понятия не имею, как искать материал в этой области, все мои поиски в Google дают мне фильтры обработки изображений, я ничего не нашел в фильтрах согласованности времени бинарного класса.
Привет, попробуйте заменить теги соответствующими, т.е. удалить все существующие теги, добавить соответствующие теги, например. питон, 'kafka. Добавьте код к вопросу (как код, а не изображения). Не добавляйте ссылки, если они необходимы для чтения как. они недолговечны, б. никто не должен посещать их, чтобы понять.
Ответы 1
Решено.
for train_index, test_index in logo.split(X, y, groups):
X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
model.fit(X_train, y_train.ravel())
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_filtrado = pd.Series(y_pred).rolling(filtro,min_periods=1).sum() #getting a sum of the window
y_pred_filtrado = np.where(y_pred_filtrado>treshold, 1, 0) #if sum is greater than a treshhold output is positive
Не связанное с машинным обучением, вам нужна оконная функция в двоичном ряду, источник этого ряда не имеет значения. Реализация такой оконной функции довольно проста, однако в вашем вопросе ничего не говорится о том, как эта серия обеспечивается технологически, и поэтому на нее нельзя ответить.