multilabel-classification

-1熱

1答えて

はテキストのみのマルチラベル化です

私は数値データセットで作業していましたが、明らかに多変数出力回帰です。数値データセットで複数ラベルの分類ができるのか、それとも厳密にテキストベースであるのかを知りたかったのです。 例：Stackoverflowでは、すべてのテキスト/コードをpython,flask, python2.7のような複数のタグに分類しています...しかし、そのようなことは数字で行うことができます。申し訳ありませんが、こ

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

---

0熱

1答えて

FeatureUnionを使用してPipeLineで複数のフィーチャを変換する方法は？

私は、ユーザーが送信したメッセージに関する情報を含むpandasデータフレームを持っています。 私のモデルでは、メッセージの受信者の欠落を予測することに興味があります。受信者A、B、Cがメッセージを受け取った場合、他の誰が受信者の一部であったかを予測したいと考えています。 私はOneVsRestClassifierとLinearSVCを使用して複数ラベルの分類を行っています。 機能については、メッ

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

---

0熱

1答えて

複数ラベル分類のクロスバリデーションによって個々のラベルのFスコアを評価

私は複数ラベルのデータセットを持っており、クロスバリデーションテストで各ラベルのFスコア値を求めたいと思います。 sklearnやskmultilearnに実装されているサンプルコードはありますか？そのドキュメントは、データセット全体の価値を提供するように見えます。

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

---

3熱

1答えて

Keras Multilabel Multiclass個別タグ精度

KerasのCNNでマルチクラスマルチラベル分類を実行しようとしています。私は同様の質問からthis functionに基づいて個々のラベル精度関数を作成しようとしてきました 私がしようとした、関連するコードは次のとおりです。 labels = ["dog", "mammal", "cat", "fish", "rock"] #I have more interesting_id = [0]*l

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

---

0熱

1答えて

Pythonベースのマルチラベル分類

私は以下のようなデータセットを持っています。実際のシナリオでは、10000から1000000の間の行数を持っています。 より多くの列がありますが、コア問題はこれらの2つのフィールドの周りを回転します。 既知のラベル 私はカテゴリを知っている-'Apple」、 'ブルーベリー'、 'オレンジ'、 'レタス' データセットを DataFrame ({'ROWID':1,2,3,4,5,6,7,8,9

python-3.x random-forest multilabel-classification 2017-09-08

---

2熱

1答えて

シキットを用いたマルチラベル分類シンプルなラベルの代わりに確率と確率を計算する

3Dイメージ（MRI）のセットを分類したいと思います。 4つの等級の間の区別が些細なものではない4つのクラス（病気の等級A、B、C、D）があるため、訓練データのラベルは画像ごとに1つのクラスではありません。これは4つの確率のセットであり、クラスごとに1つです。 0.7 0.1 0.05 0.15 0.35 0.2 0.45 0.0 ... は...基本的に 最初の画像は、15％と5％とDと

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

---

1熱

1答えて

テンソルフローとシグモイドクロスエントロピー損失との比較

TensorFlowを使用してマルチラベル分類を実装しようとしています（つまり、各出力パターンには多くのアクティブユニットがあります）。この問題は、クラスの不均衡（ラベル分布を非常に疎らにするラベル分布のものよりはるかにゼロ）を有する。 問題に取り組む最も良い方法は、tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits機能を使用することです。しかし、私はこのランタイムエ

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

---

0熱

1答えて

画像データを含むscikit-learnのサポートベクター分類器を適用するとエラーが発生する

画像データのSVC分類子を訓練しようとしています。しかし、私はこのコードを実行すると： classifier = svm.SVC(gamma=0.001) classifier.fit(train_set, train_set_labels) を、私はこのエラーを取得する：plt.imread(image)： ValueError: setting an array element with

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

---

1熱

1答えて

単一ラベルトレーニングデータを使用したマルチクラスマルチラベル分類

畳み込みニューラルネットワークを使用してマルチクラスのマルチラベル画像分類をしようとしています。 トレーニングプロセスでは、ワンホットラベルを使用してラベルを作成する予定です。例えば8クラスの合計がありますし、サンプル画像は、クラス2、4に分類することができ、かつ6したがって、ラベルがしかし [0 1 0 1 0 1 0 0] ようになり、私は現在だモデルの入力パイプラインpiggybacki

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

---