Hãy xem xét một kịch bản mà bạn được cung cấp với Ma trận KnownLabel và Ma trận Dự đoán. Tôi muốn đo lường mức độ tốt của ma trận Dự đoán so với Ma trận KnownLabel. Nhưng thách thức ở đây là Ma trận KnownLabel có vài hàng chỉ …
Tôi đang kiểm tra các trình phân loại khác nhau trên một tập dữ liệu có 5 lớp và mỗi trường hợp có thể thuộc về một hoặc nhiều lớp trong số đó, vì vậy, tôi đang sử dụng các trình phân loại đa nhãn của scikit-learn, cụ thể sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. …
Tôi đang cố gắng xây dựng một trình phân loại nhiều nhãn để gán chủ đề cho các tài liệu hiện có bằng scikit Tôi đang xử lý các tài liệu của mình chuyển chúng qua TfidfVectorizercác nhãn thông qua MultiLabelBinarizervà tạo một OneVsRestClassifiervới SGDClassifiertư cách là công cụ ước …
Random Forests (RF) là một phương pháp khai thác / mô hình hóa dữ liệu cạnh tranh. Một mô hình RF có một đầu ra - biến đầu ra / dự đoán. Cách tiếp cận ngây thơ để mô hình hóa nhiều đầu ra với RF sẽ là xây dựng …
Sự miêu tả: Đặt miền vấn đề là phân loại tài liệu trong đó tồn tại một tập các vectơ đặc trưng, mỗi thuộc về 1 hoặc nhiều lớp. Ví dụ, một tài liệu doc_1có thể thuộc Sportsvà Englishloại. Câu hỏi: Sử dụng mạng nơ ron để phân loại, nhãn …
Có cách nào để sử dụng hồi quy logistic để phân loại dữ liệu đa nhãn không? Theo đa nhãn, ý tôi là dữ liệu có thể thuộc nhiều loại cùng một lúc. Tôi muốn sử dụng phương pháp này để phân loại một số dữ liệu sinh học.