Я занимаюсь контролируемой классификацией небольших текстов, и данные очень шумные. Я построил кривую обучения: ось х - # экземпляра. y-ось - значение F-меры. Кривая падает: чем больше случаев я испол
Когда я сравнивал реализацию случайного леса MATLAB (класс TreeBagger) с реализацией OpenCV (класс Random Trees), я обнаружил, что несколько параметров, присутствующих в последнем, отсутствуют в бывши
В целом, каковы шаги, которые вы выполняете, когда точность контролируемой модели классификатора обучения, которую вы получили после обучения, не соответствует вашим ожиданиям? Примеры шагов: реинжини