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English(EN) How to handle cofound variables? [D]

机器学习用户就雷达目标分类中的混淆变量寻求建议

一位用户在 r/MachineLearning 子版块上寻求关于如何处理其目标分类模型中混淆变量的建议。该模型使用汽车雷达点云,在使用“距离”作为特征时表现有所提高,但用户怀疑它学习的是距离和物体大小之间的相关性,而不是真实的类别分布。他们正在寻求方法来压力测试这一假设,并就尽管可能导致性能下降,是否应排除“距离”特征提出建议。 AI

排序理由 这是一个关于技术机器学习问题的论坛用户提问,不是新闻事件。

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机器学习用户就雷达目标分类中的混淆变量寻求建议

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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/Huge-Leek844 ·

    如何处理混淆变量?[D]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>edit: confound</p> <p>Hello all,</p> <p>I am working on a object classification with a automotive radar point clouds. I compared many models and feature vectors.</p> <p>Once i used range as feature, all models scored higher f1 in all K validation…