multilabel-classification

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pythonエラーマルチクラスと連続マルチ出力の混合を処理できません

私のモデルの精度を得ようとすると、「マルチクラスと連続マルチ出力の混合を処理できません。しばらくの間何が起こっているのか把握しようとしていましたが、何が間違っているのか分かりません。 # TRAINING data #Convert crime labels to numbers df_crime = preprocessing.LabelEncoder() crime = df_crime

python numpy scikit-learn multilabel-classification 2016-11-19

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テンソルフローネットワークのテスト：マルチラベル分類のためのin_top_k（）置換

テンソルフローでニューラルネットワークを作成しました。このネットワークはマルチラベルです。 Ergo：1つの入力セット（この場合は3つ）の複数の出力ラベルを予測しようとします。現在、このコードを使用して、ネットワークが3つのラベルをどれくらい正確に予測しているかをテストします。 _, indices_1 = tf.nn.top_k(prediction, 3) _, indices_2 = tf

neural-network tensorflow multilabel-classification 2016-11-27

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機械学習：畳み込みNNを使用して3つのクラス（犬または猫またはそれ以外のいずれか）に画像分類

これを考えていくのに少し役立つでしょう。私は犬または猫のいずれかに画像を良好な精度で首尾よく分類できる分類器を持っています。私は、分類器を訓練するための良いデータセットを持っています。これまでのところ問題ありません。 私は約20,000の犬と20,000の猫の画像を持っています。 しかし、犬や猫のいない車や建物、虎などの画像を表示しようとすると、分類器の出力を「ニーサー」にしたいと思います。今明ら

image machine-learning classification keras multilabel-classification 2016-11-28

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マルチラベル分類のためのXgブースト？

マルチラベル分類にはxgboostを使用できますか？今私は、SklearnのGradientBoostingClassifierよりOneVsRestClassifierを使用します。それは動作しますが、CPUから1つのコアだけを使用します。私のデータには〜45の特徴があり、タスクはバイナリ（ブール）データで約20列を予測することです。メトリックは平均平均精度（マップ@ 7）です。あなたがコードの

python xgboost multilabel-classification 2016-12-01

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複数のsoftmax分類器をTensorFlowに追加する例

私は一般的なTensorFlowの例から始めます。 データを分類するには、データに複数の独立したラベル（確率の合計は1ではありません）が含まれているため、複数のラベル（理想的には複数のsoftmaxクラシファイア）を使用する必要があります。 具体的retrain.pyにadd_final_training_ops()でこれらの行は、最終的なテンソルに final_tensor = tf.nn.so

neural-network tensorflow classification multilabel-classification softmax 2016-12-12

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カフェHDF5

を持つ2つのクラスのマルチラベル分類は、私は.txtファイルに次のような構造を持っています。 私が今やりたいことはある：私は角度を推定したい実際に import h5py, os import caffe import numpy as np SIZE = 256 with open('train.txt', 'r') as T : lines = T.readlines()

python neural-network deep-learning caffe multilabel-classification 2016-10-25

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ConvNet：検証の損失が大幅に減少するのではなく、精度が向上しています

を使用TensorFlow私は分類のために簡単なCNNを構築しました。それは次のような定義があります。 Input Tensor : 32,32,1 Grayscale Image 1 Conv Layer 3x3x32 Relu Activated 2x2 Max Pooled 128 FC1 43 FC2 # 43 classes 完全なコードは、Epochs でこのnotebo

tensorflow conv-neural-network multilabel-classification 2016-12-16

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matlabからC++へのウェイトとパラメータのエクスポート

私は、ツリーバッガー関数を使用して、得られた訓練されたクラシファイアのランダムフォレストモデルを作成しました。 使用する関数： %Create a Random Forest model with 100 trees, randomfmodel = TreeBagger(...............) は、それがC++プラットフォーム上で使用できるように、私は（値と重みの形で）直接

c++ matlab machine-learning classification multilabel-classification 2016-12-18

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GridSearchCV、Pipeline、OneVsRestClassifier、SGDClassifierを使用したScikit-learnのマルチ出力クラシファイア

GridSearchCVとPipelineで複数出力モデルを構築しようとしています。標準の分類器の例では、分類器を折り返すOneVsRestClassifier（）がないため、Pipelineは問題を抱えています。私はscikit-学ぶ0.18とPython 3.5 ## Pipeline: Train and Predict ## SGD: support vector machine (SV

python scikit-learn multilabel-classification 2016-11-01

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マルチクラス対マルチラベル

現在、私はレストランレビューデータを分類しなければならないプロジェクトに取り組んでいます。私は多項式Naive Bayesアルゴリズムを使用しています。私は自分の問題がマルチクラスまたはマルチラベルに関連していると少し混乱しています。 レビューは、顧客ではなく、犬のようなあなたの顧客を扱うください を例 - 。私は決して行くことはありません、またはアドバイスを誰もNaivedyam、Hauz Kh

python analytics multilabel-classification multiclass-classification 2016-12-24

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