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我正在尝试实现一个多层感知器分类器，我有一个1000个样本的数据集。有6个要素和5个可能的不同标注
基于我对OneVsAll的理解，我们为每个标签创建一个二进制分类器，并用训练数据训练分类器。然而，我不明白我们如何将5个二进制分类<
浏览 4提问于2017-03-04得票数 0
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虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个-Vs-All和支持多标签的部分是令人困惑的。
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
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我有一个关于处理多标签分类问题的方法的问题。在文献综述的基础上，我发现最常用的方法之一是问题转换方法.它将多标号问题转化为多个单标号问题，分类结果只是每个单标签分类器的简单结合，采用二进制相关的方法。由于单个标签问题可以被描述为二进制分类(如果有两个
浏览 5提问于2016-03-02得票数 1
我是tensorflow的新手，我想知道是否有关于多个网络输出的多标签分类的教程或示例。
我之所以这样问是因为我有一组文章，在这些文章中，每一篇文章可以有几个标签。
浏览 2提问于2018-03-07得票数 0
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比如说有一个训练集Y：0,1,1,00,0,1,0
当乙状结肠函数输出一个介于0到1之间的值时，这是否意味着我们试图预测的训练数据和值也应该在当训练集值不是在0和1之间时，使用sigmoid函数进行预测也是正确的吗？2,1,1,03,0,5,0
浏览 0提问于2015-11-17得票数 0
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基于R的机器学习多标签文本分类
、、、、
我正在R中构建一个机器学习文本分类模型。如果句子属于多个类别，我希望将句子分类到多个标签中。输出可能如下所示：
这将是伟大的，如果有人可以帮助我的想法或方法，以获得上述结果。
浏览 0提问于2017-12-28得票数 2
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我们使用机器学习来区分以下五个疾病类别：心肌梗死(MI)充血性心力衰竭(CHF)在所有情况下都可以访问混淆矩阵。
浏览 0提问于2019-05-24得票数 2
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我们的系统允许管理员管理大学课程的数据库。这些课程有多个领域，比如部门、标题和描述。
我增加了在课程中增加学习目标的能力。为了简化这个问题，让我们假设学习目标只是标签。课程可以有多个与之相关的学习目标。因此，像CHEM 101这样的课程可能有“化学”、“技术”、“科学”以及其他一些课程。假设我可以将一个过程简化为一组特征，(我想使用关键字/词干/nlp)，这是什么样的问题，您会建议什么算法？这似乎非常类似的
浏览 0提问于2014-10-27得票数 3
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我正试图将新闻文章分类为它们所需的类别。然而，我对上述术语(多标签和多标签-多类)感到困惑。我的数据集由2个csv文件组成。第一个文件包含新闻文章的内容。同一对应行号中的第二个文件由与其关联的标签组成。下面是第二个文件(即标签文件)中的示例条目：因此，对于第1行，第一个csv文件包含了标题为体育和足球的新闻文章。同样，对于
浏览 0提问于2019-06-11得票数 2
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我有一个数据集，其中类有几个值。例如，人脸识别的数据集，其中类可以是元组(man，old，Chinese)。
有没有可能有这样的数据，如果有，我应该使用什么ML分类器？
浏览 3提问于2019-10-21得票数 0
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多标签文档分类
、、、
我有一个数据库，我在其中存储基于以下三个字段的数据: id，文本，{标签}。请注意，每个文本都已分配给多个标签\标记\类。我想构建一个模型(weka \ rapidminer \ mahout)，它将能够推荐\分类一堆标签\标签\类到给定的文本。
我听说过SVM和朴素贝叶斯分类器，但不确定它们是否支持多标签分类。任何引导我走向正确方向的<
浏览 3提问于2013-05-21得票数 7
我试图从tpr(true positive rate)和fpr(false positive rate)获得roc_curve()，然后再绘制图表，看看我的模型如何处理多标签(500 label)不平衡的数据我正在计算每个标签预测的概率，以便改变阈值以获得更好的精确度、召回性和准确性，并在预测时得到大多数目标标签。
浏览 7提问于2020-12-10得票数 1
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为什么我们需要两个类的样本来训练二进制分类算法，如果单类算法只能用一个类的样本来完成工作？我知道，一类算法(比如一类svm)是在没有负面数据的情况下提出的，它们试图找到将正样本(A)和负样本(而不是A)分开的决策边界。因此，传统的二元分类问题(例如(A)和(B)之间)可以表述为(A)和(非A= B)的分类。是关于更好的分类结果还
浏览 0提问于2019-09-10得票数 3
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我有一个DataFrame，表示带300个标签的带注释的数据集。标签列，将每个标签的存在或不存在表示为特征向量的注释(我们在第二列中可以看到)。
如果我错了，请纠正我:我不能训练一个多类分类器，因为标签不是排他性的，所以我想在每个标签上训练一个二进制分类<e
浏览 0提问于2015-11-04得票数 2
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在多标签分类问题中，如何识别不存在于训练标签或类中的未知类。在预测阶段，分类器将数据放入任何类中，即使它与任何类或标签无关？对于二进制，分类的预测概率为50/50，因此如何将其解释为混淆或异常，但是当数据同时出现在类中或类似于类的时候，我们可以理解这种情况，但是任何类中应该包含的数据如何解释呢？因此，如何处理同一情况下
浏览 0提问于2018-09-07得票数 2
我对机器学习和尝试不同的算法都很陌生，目前我正在用Logistic回归对从sklearn生成的随机数据集进行分类。现在这是一个二进制分类器，但是我想使用多类Logistic回归"one vs all“的方法(稍后进行比较)。下面是我尝试为二进制分类实现的代码：import matplotlib.pyplot as plt
impor
浏览 6提问于2020-04-18得票数 0
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我正在使用skmultilearn库来解决一个多标签机器学习问题。有5个标签包含二进制数据(0或1)。Sklearn logistic回归被用作基本分类器。但是我需要为每个分类器设置标签特定的特征。一个分类器的标签数据将用作另一个分类器的特
浏览 16提问于2020-09-01得票数 0
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二进制分类器：
假设我已经构建了一个二进制分类器并确定了一个操作点。并以生产数据为例进行了分类器的测试。这个分类器返回这两个类中每个类的概率分数。可以肯定地说，对于分类器返回接近操作点的概率分数的生产/样本外实例，分类器<
浏览 0提问于2018-12-24得票数 1
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对于二进制分类，我有一个具有55%负标签和45%正标签的数据集。
分类器的分类结果表明，该分类器的分类精度低于F1分。这是否意味着该模型对消极实例的学习要好于正面实例？这甚至是有意义的，有准确性低于F1的分数？
浏览 0提问于2020-07-13得票数 6
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假设我有一个2D矩阵/地图。在这个矩阵中，我放置两个类型的点( A型，B型)。我想知道，如果可以用一条线来划分矩阵中的A型和B型点。我正在寻找解决这个问题的算法或想法。任何建议都会被采纳。谢谢。
浏览 4提问于2015-06-10得票数 2
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