Описание тега multilabel-classification
Классификация с несколькими метками относится к проблеме в машинном обучении присвоения нескольких целевых меток каждому образцу, где метки представляют свойство точки выборки и не обязательно должны быть взаимоисключающими.
1
ответ
Тестирование тензорной сети: замена in_top_k() для многослойной классификации
Я создал нейронную сеть в tenorflow. Эта сеть является многолинейной. Ergo: он пытается предсказать несколько выходных меток для одного входного набора, в данном случае три. В настоящее время я использую этот код, чтобы проверить, насколько точна мо…
27 ноя '16 в 15:17
1
ответ
scikit-learn: получить выбранные функции при использовании SelectKBest в конвейере
Я пытаюсь сделать выбор функций как часть конвейера scikit-learn, в сценарии с несколькими метками. Моя цель состоит в том, чтобы выбрать лучшие K функций, для некоторых заданных k. Это может быть просто, но я не понимаю, как получить индексы выбран…
12 сен '15 в 20:57
0
ответов
Ансамбль с динамическими весами
Мне было интересно, можно ли использовать динамические веса в VotingClassifier Склеарна. Всего у меня 3 ярлыка 0 = Другое, 1 = Спам, 2 = Эмоции. Под динамическими весами я имею в виду следующее: У меня есть 2 классификатора. Первый - это случайный л…
11 июл '16 в 10:42
1
ответ
Мульти класс наивный байес
У меня нет большого опыта в области интеллектуального анализа данных. У меня вопрос по поводу мультиклассовой наивной байесовской классификации. Мне нужен простой пример в этой области, если я хочу реализовать этот алгоритм для 3 входных и 3 выходны…
07 ноя '14 в 06:00
0
ответов
Как классифицировать матричные данные в Matlab
Обычно алгоритмы классификации работают с векторами объектов, но в этом случае мне нужно работать с матрицами объектов. Мой набор данных состоит из 50 матриц (размеры матриц: N x 4 , где 4 - количество признаков. Количество строк N различно для кажд…
28 фев '15 в 03:28
1
ответ
Мультиметочная функция потери классификации
Во многих местах я видел, что для классификации нескольких меток с использованием нейронных сетей одной полезной функцией потерь является двоичная кросс-энтропия для каждого из выходных узлов. В Tensorflow это выглядит так: cost = tf.nn.sigmoid_cros…
17 май '18 в 15:25
1
ответ
Как предварительно обработать эти данные с плавающей запятой для использования с Scikit - Машинное обучение
У меня есть набор данных с 4000 объектов и 35 образцов. Все функции имеют числа с плавающей запятой от 1 до 3. Например: 2.68244527684596. Я изо всех сил пытаюсь заставить любой классификатор работать с этими данными. Я использовал knn, svm (с линей…
10 ноя '15 в 19:35
1
ответ
Я получаю противоречивые результаты с классификацией Accord.Net K-Means
У меня есть тестовая программа, которая не дает последовательных результатов для Accord.Net K-Means. Я прилагаю воспроизводимую тестовую программу, которая может быть запущена в Visual Studio 2013. Программа представляет собой консольное приложение …
06 май '15 в 19:06
1
ответ
tf.argmax() для более чем одного индекса Tensorflow
В Tensorflow tf.argmax() возвращает индекс наибольшего элемента в массиве. Однако для задач классификации с несколькими метками функция, которая возвращает N самых больших элементов в массиве, была бы очень удобной. predicted_array: [0.4, 0.6, 0.7, …
19 май '18 в 10:05
0
ответов
Выборка кандидатов с несколькими метками переменного размера в тензорном потоке?
nce_loss() просит статический int значение для num_true, Это хорошо работает для задач, когда у нас одинаковое количество меток на пример обучения, и мы знаем это заранее. Когда метки имеют переменную форму [None]и в зависимости от размера ведра .pa…
06 сен '17 в 22:55
0
ответов
Как использовать тензор потока для данных с несколькими метками?
У меня есть большая база изображений с соответствующими им ярлыками. Я хочу использовать CNN для его классификации, но моя проблема заключается в методе входного конвейера, использующего Tensorflow. Поскольку база данных слишком велика, я должен исп…
02 июн '17 в 12:26
1
ответ
Tensorflow взвешенный по сравнению с сигмоидальной кросс-энтропийной потерей
Я пытаюсь реализовать классификацию по нескольким меткам с помощью TensorFlow (то есть каждый шаблон вывода может иметь много активных единиц). Проблема имеет несбалансированные классы (то есть, гораздо больше нулей, чем в распределении меток, что д…
18 дек '17 в 12:31
2
ответа
Ошибка: метрики классификации не могут обрабатывать сочетание целей с несколькими классами-выходами и индикаторами с несколькими метками
Я новичок в машинном обучении в целом. Я пытаюсь сделать многослойную классификацию текста. У меня есть оригинальные ярлыки для этих документов, а также результат классификации (используется классификатор mlknn), представленный в виде одного горячег…
24 июн '18 в 16:32
2
ответа
Включение классификации по нескольким меткам с помощью NLTK, scikit-learn и OneVsRestClassifier
Отказ от ответственности: я довольно плохо знаком с AI, Python, NLTK и scikit-learn. Я пытаюсь обучить классификатор, чтобы классифицировать набор документов на набор меток. Я использую оболочку NLTK, чтобы поговорить с OneVsRestClassifier от scikit…
24 мар '16 в 14:24
0
ответов
Python scikit узнать, как построить модель для данных нескольких классов и нескольких меток?
У меня есть такой набор данных: Description attributes.occasion.0 attributes.occasion.1 attributes.occasion.2 attributes.occasion.3 attributes.occasion.4 descr01 Chanukah Christmas Housewarming Just Because Thank You descr02 Anniversary Birthday Chr…
21 сен '16 в 14:07
1
ответ
Незначительные колебания в точности, используя перекрестную проверку KFold
Я тестирую проблему классификации по нескольким меткам, используя текстовые функции. Всего у меня 1503 текстовых документа. Моя модель показывает небольшие различия в результатах каждый раз, когда я запускаю скрипт вручную. Я не уверен, подходит ли …
21 июл '17 в 00:59
1
ответ
Правильно ли усреднить Precision/Recall для глобальной оценки производительности с несколькими метками?
Давайте поговорим о проблеме многослойной классификации с метками A, B и C. Я могу рассчитать точность / отзыв для каждой метки, как показано ниже: Точность: правильные назначения NodeX / общие назначения NodeX Напомним: правильные назначения NodeX …
13 дек '13 в 00:26
1
ответ
Как преобразовать новые данные, используя sklearn.pipeline
Я создал конвейер с преобразователем TfIdfVectorizer и оценщиком OnevsRestClassifier и обучил его обучающим данным следующим образом. # Split data using train_test_split print "Split data into train and test sets" x_train, x_test, y_train, y_test = …
14 ноя '17 в 03:51
1
ответ
Выходной слой для мульти-метки, мультиклассовой классификации?
Я ищу способ достижения нескольких классификаций для ввода. Количество выходов указано, и наборы классов могут или не могут быть одинаковыми для выходов. Образец принадлежит одному классу каждого набора классов. У меня вопрос, как должны выглядеть ц…
22 июл '17 в 22:11
0
ответов
Случайный лес в R (multi-label-классификация)
Я довольно новичок в R, пытаюсь реализовать алгоритм Random Forest. Мой тренировочный и тестовый набор имеет 60 функций в формате: Поезд: Feature1, Feature2 .. Feature60, Метка Тест: FileName, feature1, feature2 ... feature60 Поезд-образец mov-mov,o…
06 май '15 в 02:26