Как получить уменьшенные данные после запуска матрицы случайной проекции - PullRequest
Новая
       41

Как получить уменьшенные данные после запуска матрицы случайной проекции

0 голосов
/ 11 апреля 2020

пожалуйста, я пытаюсь применить метод случайных проекций к 3 коррелированным матрицам, затем я использовал простой классифицирующий код (train_data, test_data, train_label, test_label, eps = 0.1, projection = "gaussian", classifier = "knn") по пакету 'RandPro' он дает мне следующие результаты:

Матрица путаницы и статистика 

      Reference

Прогноз AB C A 0 0 0 B 26 33 21 C 24 17 29

Общая статистика 

           Accuracy : 0.4133          
             95% CI : (0.3336, 0.4965)
No Information Rate : 0.3333          
P-Value [Acc > NIR] : 0.02455         

              Kappa : 0.12

P-значение теста Макнемара: 6.499e-11

Статистика по классам: 

                 Class: A Class: B Class: C

Чувствительность 0.0000 0.6600 0,5800 Специфичность 1,0000 0,5300 0,5900 Pos Pred Value NaN 0,4125 0,4143 Neg Pred Value 0,6667 0,7571 0,7375 Распространенность 0,3333 0,3333 0,3333 Коэффициент обнаружения 0,0000 0,2200 0,1200 0,1933 Распространенность обнаружения 0,0000 0,5333 0,4667 Сбалансированная точность 0,5000 0,5950 0,5850

Пакет: «Наконец, уменьшенная матрица была передана классификатору. Матрица путаницы - это выход классификатора, где w я могу вычислить производительность классификатора: «Я не знаю, правильна ли эта функция для получения матриц возврата после случайных проекций. Я хочу получить уменьшенные матрицы для использования их в других операциях. Я надеюсь, что вы направите меня к правильной функции или правильный код спасибо
...