Data_Mining_2

Data Mining 2 Project

Target variables: vocal_channel, sex, emotional_intensity, emotion

Standardization: MinMax

TODO:

• Simone: Gradient Boosting
• Blerta: KNN e DT con class_weight; Random Undersampling con 10 iterazioni (random_state diverso per ogni iterazione); dummy classifier come baseline.
• Giacomo: Regression

RICORDA

• Blerta: riportare valori di accuracy e F1 weighted per logistic
• Per ogni modello-target calcolare anche le probabilità per ROC e riportarle su file DM2_Evaluation
• F1 considerare sempre weighted

SPINNATO

1. Metodo per outliers: va bene intersezioni tra metodi?
2. NN: perché validation alta e test basso?
3. Multi-regression task: quali modelli? Selezione dei target?