Tag: multilabel-classification

Multi-label-Klassifizierung bezieht sich auf das problem im maschinellen Lernen der Zuordnung von mehreren Ziel-Etiketten zu jeder Probe, wo die Etiketten stellen eine Eigenschaft der Probe zeigen und sich nicht gegenseitig ausschließen müssen.

python-Fehler Können damit nicht umgehen Mischung aus multiclass und kontinuierliche-multioutput

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im immer diese Fehlermeldung "Can' T handle Mischung aus multiclass und kontinuierliche-multioutput " wenn ich versuche, um die Genauigkeit meines Modells. versucht herauszufinden, was ist goin auf, für eine Weile , aber ich habe keine Ahnung und

Was ist der Unterschied zwischen OneVsRestClassifier und MultiOutputClassifier in scikit lernen?

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Kann mir bitte jemand erklären (mit Beispiel vielleicht), was ist der Unterschied zwischen OneVsRestClassifier und MultiOutputClassifier in scikit-learn? Ich habe gelesen, Dokumentation und ich habe verstanden, dass wir verwenden: OneVsRestClassifier - wenn wir wollen, zu tun multiclass-oder

multi-class-naive bayes

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Ich habe nicht viel Erfahrung im data-mining. Meine Frage ist über das multi-class-naive bayes-Klassifikation . Ich brauche ein einfaches Beispiel in diesem Feld, wenn ich will, um die Implementierung dieses Algorithmus auf 3 Label-input-und 3 output-Klassen. Meine

Precision/recall für multiclass-multilabel-Klassifizierung

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Frage ich mich wie berechnen Sie precision und recall-Maßnahmen für multiclass multilabel-Klassifizierung, D. H. Einordnung, wo es mehr als zwei Bezeichnungen, und wo jede Instanz kann mehrere Bezeichnungen haben? InformationsquelleAutor der Frage MaVe | 2012-01-25

caffe mit Multi-Label-Bildern

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Ich habe einen Datensatz von Bildern, die mehrere Bezeichnungen haben; Es sind 100 Klassen im dataset, und jedes Bild mit 1 bis 5 Etiketten mit Ihnen verbunden. Ich bin nach der Anweisung in der folgenden URL: https://github.com/BVLC/caffe/issues/550

Multilabel Text Klassifizierung mit TensorFlow

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Den text-Daten ist organisiert als Vektor mit 20.000 Elementen, wie [2, 1, 0, 0, 5, ...., 0]. i-te element gibt die Häufigkeit der i-te Wort in einem text. Den ground truth Daten für die Etikettierung ist auch