multilabel-classification

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은 텍스트 전용 다중 레이블 분류입니다.

숫자 데이터 세트에서 작업 중이며 다중 변수 출력 회귀입니다. 숫자 데이터 세트에 다중 레이블 분류를 사용할 수 있는지 또는 텍스트 기반인지 여부를 알고 싶었습니다. 예 : Stackoverflow는 모든 텍스트/코드를 python,flask, python2.7과 같은 여러 개의 태그로 분류합니다.하지만 숫자로 끝낼 수 있습니다. 죄송합니다, 이것이 멍청한

python machine-learning multilabel-classification 2017-10-09

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Python 기계 학습 : 클래스 사이의 상관 관계를 반영하기 위해 사이클의 클래스 레이블

Python에서 기계 학습을 통해 (신경망을 사용하지만 중요하지는 않지만) 예측하고 싶은 시계열이 있습니다. 이전 값 ($ t-1 $, $ t-2 $, ... 등)의 정보 위에는의 시간의 다른 변수를 사용하고 싶습니다. 바보 같은 방법 한 가지 방법은지도를하는 것입니다 : $ 00 : 00 \ 우측으로 향하는 화살표 0 $ $ 01 : 00 \ 우측으로 향

python machine-learning encoding classification multilabel-classification 2017-10-09

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FeatureUnion을 사용하여 PipeLine에서 여러 피쳐를 변환하는 방법은 무엇입니까?

사용자가 보낸 메시지에 대한 정보가 포함 된 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 내 모델의 경우, 수신자 A, B, C가 수신자에게 속해야 하는지를 예기하고자하는 메시지의 수신자 누락을 예측하는 데 관심이 있습니다. OneVsRestClassifier 및 LinearSVC를 사용하여 다중 레이블 분류를 수행하고 있습니다. 기능의 경우 메시지의 수신자를 사용하고

python-2.7 scikit-learn nlp data-science multilabel-classification 2017-11-30

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다중 레이블 분류의 교차 유효성 검사를 통해 개별 레이블의 F- 점수를 계산하십시오.

다중 레이블 데이터 세트가 있고 교차 유효성 검사 테스트로 각 레이블의 F- 점수 값을 결정하고 싶습니다. sklearn 또는 skmultilearn에 구현 된 예제 코드가 있습니까? 그 문서는 전체 데이터 세트에 대해서만 가치를 제공하는 것으로 보입니다.

scikit-learn cross-validation multilabel-classification 2017-10-14

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Keras Multilabel Multiclass 개별 태그 정확도

Keras에서 CNN을 사용하여 다중 유리 다중 분류를 수행하려고합니다. 제가 비슷한 질문에서 this function에 따라 개인 라벨의 정확성 기능을 작성하려고했습니다 내가 시도한 관련 코드는 다음과 같습니다 labels = ["dog", "mammal", "cat", "fish", "rock"] #I have more interesting_id =

python machine-learning keras multilabel-classification multiclass-classification 2017-12-11

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SciKit을 사용한 다중 레이블 분류 단순 레이블 대신 학습 및 확률

3D 이미지 집합 (MRI)을 분류하고 싶습니다. 4 가지 등급 (질병 A, B, C, D의 등급)이 있는데, 4 가지 등급의 차이는 사소한 것이 아니므로 교육용 데이터의 라벨은 이미지 당 하나의 클래스가 아닙니다. 그것은 4 가지 확률의 집합입니다. 0.7 0.1 0.05 0.15 0.35 0.2 0.45 0.0 ... 는 ... 기본적 첫번째 이

machine-learning scikit-learn classification multilabel-classification 2017-10-29

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Tensorflow와 Sigmoid 교차 엔트로피 손실의 차이

TensorFlow를 사용하여 다중 레이블 분류를 구현하려고합니다 (즉, 각 출력 패턴에 많은 활성 단위가있을 수 있음). 이 문제는 클래스의 불균형을 낳습니다 (라벨 분포에있는 것보다 훨씬 많은 0으로 인해 라벨 패턴이 매우 희박합니다). 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 기능을 사

tensorflow deep-learning multilabel-classification cross-entropy 2017-12-18

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이미지 데이터가 포함 된 scikit-learn에서 지원 벡터 분류자를 적용하면 오류가 발생합니다.

이미지 데이터 용 SVC 분류자를 학습하려고합니다. 나는이 코드를 실행하면 그러나 : classifier = svm.SVC(gamma=0.001) classifier.fit(train_set, train_set_labels) 을이 오류를 얻을 : ValueError: setting an array element with a sequence. 나는하

machine-learning scikit-learn classification svm multilabel-classification 2017-10-30

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문장에 단어 목록의 단어가 포함되어 있는지 확인하십시오.

문장에 범주에 매핑 된 단어 목록의 단어가 포함되어 있는지 확인하고 싶습니다. 그래서 단어, 카테고리 이름 및 단어 filterCategory 메서드를 포함하는 KeyValue.java 클래스가 있습니다. 이제 10,000 개의 키워드가 텍스트의 다른 범주에 매핑되었습니다. 그러나 문제는 그것이 천천히가는 길이다. 분류 속도를 높이기위한 몇 가지 대체 방법

java regex collections text-classification multilabel-classification 2017-11-08

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단일 레이블 학습 데이터를 사용하여 다중 클래스 다중 레이블 분류

컨벌루션 뉴럴 네트워크를 사용하여 다중 클래스 다중 레이블 이미지 분류를 수행하려고합니다. 교육 과정에서 1 단계 라벨링을 사용하여 라벨을 준비 할 계획입니다. 예를 들어 8 개 수업으로 구성되어 있습니다, 및 샘플 이미지는 클래스 2, 4로 분류 할 수 있으며, 6. 따라서 라벨 그러나 [0 1 0 1 0 1 0 0] , 나는 현재하고있어 모델의 입력

neural-network conv-neural-network training-data multilabel-classification one-hot 2017-09-26

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