我有一个天气预报的数据集，正在尝试制作一个模型来预测第二天哪个天气预报会更准确。 为此，我的y输出是y=1,0,1,0形式的，因为我有4个不同组织的预测。1表示这是当前记录的最佳预测，更多的“1”表示多个预测具有相同的最佳预测。我的问题是，我想创建一个模型，在这些数据上进行训
浏览 30提问于2020-07-13得票数 1
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我使用Keras模型来训练多类分类器。
在评估方面，Keras输出一个信任向量，我可以使用argmax推断出正确的类id。然后，我可以使用查找表来接收实际的类标签(例如字符串)。到目前为止，解决方案是加载经过训练的模型，然后分别加载查找表。由于我有相当多的<
浏览 3提问于2017-06-01得票数 6
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单类、二元类和多类分类的区别是什么？我就不能用上面提到的所有方法来达到我的目标吗？例如，我可以将C1、C2、C3和C4描述为四种不同的二进制分类训练集，并使用经过训练的模型</
浏览 0提问于2014-10-20得票数 6
我在为多类分类器寻找一个很好的误差度量，很多人说通常使用F1度量。但是，考虑到多类分类器的预测是一个热点向量，这不意味着当预测错误时没有真正的积极因素吗？我的意思是：
当预测正确时，除单一的“1”外，每个元素都是真负数。这里的精度
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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多标签分类Keras指标
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在Keras中，哪个指标更适合多标签分类：accuracy还是categorical_accuracy？显然，在这种情况下，最后一个激活函数是sigmoid，as损失函数是binary_crossentropy。
浏览 75提问于2018-12-21得票数 5
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假设我有3个类，每个示例都可以属于这些类中的任何一个。标签是这样的。0] [1 1 0] [0 1 1]]如果我使用sigmoid和binary_crossentropy，
浏览 0提问于2019-04-12得票数 0
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我目前正在研究使用CNN在角星中进行多标签图像分类。除了keras的准确性外，我们还使用各种评价方法(回忆、精度、F1评分和准确性)再次确认了scikit学习的准确性。我们发现，角星计算的准确率约为90%，而科学知识的计算精度仅为60%。角角的计算有什么问题吗？我们使用sigmoid作为激活函数，binary_crossen
浏览 0提问于2020-07-09得票数 4
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对于多类情况，我对Scikit的Logistic回归的正确调用有问题。我使用的是lbgfs解算器，并且将multi_class参数设置为multinomial。我不清楚如何在拟合模型时传递真实的类标签。我曾假设它与随机森林分类器多类类似/相同，其中您可以传递n_samples、m_classes数据帧。然而，在这样做的过程中</
浏览 0提问于2016-04-10得票数 4
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我有一个多类分类问题，我想测量AUC的训练和测试数据。我已经实现了一个CNN模型，它预测了六个类，有一个softmax层，给出了
浏览 8提问于2019-10-30得票数 8
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如何使用信心标签？
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培训数据有类标签，1表示难忘，0表示不难忘。此外，每个样本也有一个信心标签。课程标签是根据3名观看照片的人的决定分配的。当他们都同意的时候，类标签就可以被认为是确定的，并写下了1的信心。如果他们都不同意，那么由多数人决定的分类就会被分配，但只有0.66的信心。
有一个
浏览 0提问于2022-05-09得票数 1
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我已经训练了一个快速的文本监督模型。我确实使用了pyfasttext python库来预测模型。例如:我有这样的数据。text - label
The work should be finished - task
在这里，模型正确地预测了标签。当计划或工作词出现在句子中时。但我列出了
浏览 1提问于2018-12-04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
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
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如何用Keras确定类？
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我正在研究一种使用Keras对邮件进行分类的方法。我阅读已被分类的邮件，将它们标记为创建一个链接到文件夹的字典。所以我用熊猫制作了一个数据仓库：文本列驻留在电子邮件中的所有单词28 0
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
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我在用tf-keras训练神经网络。它是一种多标签分类，其中每个样本属于多个类1,0,1,0..etc。最后一个模型行(只是为了清楚起见)是：
model.compile为此，我使用滑雪板分类报告，但我需要确认，我是正确地使用</e
浏览 0提问于2021-07-14得票数 5
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我想在keras中微调vgg。我成功地完成了水果图像的分类任务。假设我想要一个能够预测水果名称和水果颜色的模型。我成功地训练了两个不同的模型来预测水果类型和颜色。但我想要一个可以同时执行这两种功能的模型。我如何才能做到这一点？我可以使用此解决方案吗：
我想到的另一个
浏览 1提问于2018-02-10得票数 2
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具有相对标号对的二进制分类
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我有一个没有标签的数据集，但我确实有一种方法可以得到一对带有相反标签的示例，即给出一对x,z，我知道它们的真正标签要么是0,1，要么是1,0。因此，我正在建立一个模型，它接受一对样本作为输入，并学习用相反的标签对它们进行分类。假设我有一个用于预测单个样本( y_hat = f(x) )
浏览 16提问于2021-12-22得票数 0
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我建立了一个用于多标签分类的CNN，即预测每个图像的多个标签。
我注意到，ImageNet和许多其他数据集实际上每个标签都包含一组示例。他们构造数据的方式是这样的，给定一个标签，就会有一个该标签的示例列表。即: label -> list of images。此外，我正在使用的<
浏览 1提问于2018-01-29得票数 2
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我试图在上训练一个网络，它有三个特性:X= x1、x2和x3，用于分类任务。有四个类具有标签1、2、3、4，向量y包含所有数据的标签。我想用径向基函数来训练这个模型。我使用了来自 StackOverflow应答的自定义StackOverflow(也请参阅解释)来构建RBFLayer。我想使用几个Keras稠密层来构建分类网络。到目前为止我尝试过的
我已经为第一个层
浏览 4提问于2020-12-20得票数 0
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我正在对一些数据使用Keras。以下是详细信息:8000个客户，每个客户的时间步长从2到41不等。因此，我使用零填充来确保所有客户都有41个时间步长。所有8,000个客户都有两个功能，数据带有多类标签，0-4。每个tilmestep都有一个标签。在训练模型之后，在过程的测试部分，我想输入时间步长1-40的特征和标签，然后让它预测第41个时间步长的
浏览 4提问于2019-11-26得票数 0
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