multilabel-classification

1熱度

1回答

使用單標籤訓練數據的多類多標籤分類

我想用卷積神經網絡做多類多標籤圖像分類。 對於培訓過程，我打算使用單熱標籤來準備我的標籤。例如，有總共8個等級的是，和的樣本圖像可被分類爲類別2，4和6。因此，標籤將類似於 [0 1 0 1 0 1 0 0] 然而，該模型當前我的輸入管線捎帶上不會帶有多標籤的訓練數據。我的同事並沒有修改模型的輸入流水線，而是建議替代重複訓練數據。使用前面的示例，而不是使用3個標籤輸入一個訓練數據，而是輸入三個

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

---

0熱度

1回答

從短信中提取主題

我有一個數據集的短信格式不正確且稀疏，我嘗試使用主題建模來獲取每個可能的主題，每個主題的概率，因爲我需要的概率以及該主題來安排或排列每個消息的主題。我正在考慮的另一種解決方案是手動標記我的數據集並使用監督分類算法，如Naiive Bayes。 這裏是一個稀疏且包含垃圾內容所以這就是爲什麼我認爲主題建模沒有工作我的短信樣本： 的挑戰，我面對 是這是一種正確的思維方式（選擇分類？）還是 這更多是一種無

machine-learning text-classification topic-modeling multilabel-classification multiclass-classification 2017-08-19

---

0熱度

1回答

如何計算多分數分類的F1分數？

我嘗試計算f1_score，但是當我使用sklearn f1_score方法時，我得到了一些警告。 我有一個預測多標籤5類問題。 import numpy as np from sklearn.metrics import f1_score y_true = np.zeros((1,5)) y_true[0,0] = 1 # => label = [[1, 0, 0, 0, 0]] y

scikit-learn metrics multilabel-classification precision-recall 2017-10-13

---

0熱度

1回答

通過多標籤分類中的交叉驗證評估單個標籤的F分數

我有一個多標籤數據集，我想通過交叉驗證測試確定每個單獨標籤的F分數值。是否有任何示例代碼在sklearn或skmultilearn中實現？它的文檔似乎只爲整個數據集提供了價值。

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

---

0熱度

1回答

從加載的arff文件創建列車和測試變量

我想執行多標籤分類。 A有一個我加載的arff格式的數據集。但是，我現在不知道如何將導入數據轉換爲X和y向量，以便應用sklearn/train_test_split。 我怎樣才能得到X和Y？ data, meta = scipy.io.arff.loadarff('../yeast-train.arff') df = pd.DataFrame(data) #Get X, y X, y =

python arff multilabel-classification train-test-split 2017-09-05

---

5熱度

3回答

選擇哪種分類？

我有大量的yelp數據，我必須將評論分爲8個不同的類別。 分類 Cleanliness Customer Service Parking Billing Food Pricing Food Quality Waiting time Unspecified 點評包含多個類別，所以我用multilable分類。但我很困惑我如何處理好積極/消極。示例評論可能對食品質量有利，但對客戶服務

machine-learning classification sentiment-analysis multilabel-classification multiclass-classification 2017-07-30

---

-1熱度

1回答

是僅用於文本的多標籤分類

我正在處理數字數據集，顯然它是一個多變量輸出迴歸。我想知道您是否可以在數字數據集中使用多標籤分類，或者僅限於基於文本的分類。 例如：Stackoverflow將每個文本/代碼分類爲多個標籤，如python,flask, python2.7 ......但是可以用數字來完成這樣的事情。對不起，我知道這是一個noob問題，但我想知道答案。提前致謝。

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

---

0熱度

1回答

Python機器學習：反映類之間的相關性的類標籤

我有一個時間序列，我想用python中的機器學習來預測（使用神經網絡，但並不重要）。除了以前的值（$ t-1 $，$ t-2 $，...等）使用信息之外，我想使用另一個變量：當天的小時。 笨方法 一種方法是映射： $ 00：00 \ RIGHTARROW 0 $ $ 01：00 \ RIGHTARROW 1 $ 。 ... 等等。所以我想要$ 24 $ $ $ {0,1,2，...，23} $。但

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

---

0熱度

1回答

基於Python的多標籤分類

我有一個類似於下面所示的數據集，在真實的情況下，行數會在10000到1000000之間。 會有更多的列，但是核心問題圍繞這兩個字段旋轉。 已知的標記 我知道類別-'Apple」， '藍莓'， '橙'， '生菜' 數據集 DataFrame ({'ROWID':1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'Category':'Apple','Blueberry'.'Orange','Lett

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

---

1熱度

1回答

Tensorflow加權與S形交叉熵損失

我試圖用TensorFlow實現多標籤分類（即每個輸出模式可以有許多活動單位）。該問題具有不平衡的類（即，比標籤分佈中的零多得多，這使得標籤模式非常稀疏）。 解決此問題的最佳方法應該是使用tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits函數。但是，我得到這個運行時錯誤： ValueError: Tensor conversion requested dtype ui

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

---