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我有一个多类分类问题(例如，目标变量由4个不同的结果组成:产品A、产品B、产品C和无产品)。并不是所有的错误都是相等的:例如，如果真正的标签是"Product A“，预测是"NO Product”，这不是一个大问题，而如果真正的标签是"Product C“，则错误的影响要大得多。基本上，我必须将这些信息插入到算法的损失函数中(我目前使用的</e
浏览 25提问于2020-04-08得票数 1
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我在python中对不同类型的数据集使用MLP分类器。
当有两个以上的类时，我在分类器中有相同数量的输出。当我有2个类时，分类器被强制为1个输出(二进制)。这打乱了权重矩阵和权重的解释。更具体地说，对于M个输入和N个输出，当为N>2时，权重矩阵(coefs_)为MxN。
浏览 19提问于2017-06-17得票数 0
我有一个电子商务网站的多类分类问题，有近2000个类别。类别涉及时尚、电子产品、家电等，其中一些类别彼此密切相关。例如，考虑成对的:电动搅拌机，食品处理机等。为此，我正在训练一个多类一对一分类器。我的问题是，我如何将这些信息传递给分类器，以便在密切相关的对中进行错误分类是可以的？
浏览 2提问于2020-01-09得票数 0
嗨，我正在尝试在Keras中进行迁移学习，我正在尝试将权重加载到一个新模型中，该模型是我从不同的任务中自我训练的。ValueError: Shapes (1280, 14) and (1280, 1) are incompatible
我理解基于错误，这很可能是由于类别数
浏览 1提问于2021-03-01得票数 0
0.001228+0.000687我假设误差只是所有k-折叠之间进行回归时的误差平均值，以及执行分类时的模式，这是正确的吗？加号之后的第二项是什么？
在回归中，当计算k-折叠之间的平均值时，它是考虑了每个折叠的同等权重，还是在某些情况下，它给特定<e
浏览 3提问于2016-06-24得票数 2
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我是ML及其概念的新手，我正在尝试使用sklearn实现SVR来解决房价问题。当我拟合模型时，我收到了这个错误
'type 'exceptions.ValueError'>, ValueError("Mix type of y not allowed, got types set(['continuous', 'multiclass'])",), <traceback object at 0x000000001493E388>v&#x
浏览 0提问于2015-11-06得票数 0
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我正在尝试解决一个用于学术目的的文本分类问题。我需要将推文分类为“云”、“冷”、“干”、“热”、“湿”、“飓风”、“冰”、“雨”、“雪”、“风暴”、“风”和“其他”等标签。训练数据中的每个推文都有针对所有标签的概率。说这条消息“已经可以告诉你这将是一个艰难的得分的日子。现在和昨天下午一样有风。”有21%的几率是热的，79%的几率是风的。我一直致力于分类问题，它预测
浏览 3提问于2013-10-07得票数 0
我正在处理一个情绪分析问题，数据看起来是这样的： 5 1190 3 239因此，我的数据是不平衡的，因为1190个instances被标记为5。对于分类，我使用的是scikit的。问题是我不知道如何以正确的方式平衡我的数据，以便准确地计算多类情况下的精确度、召回率
浏览 231提问于2015-07-15得票数 132
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我正在尝试实现一个具有三个类别的分类问题：'A'，'B‘和'C'，其中我希望在我的模型损失函数中加入对不同类型的错误分类的惩罚(类似于加权交叉熵)。类权重不适用，因为它适用于属于类的所有数据。例如，真正的标签'B‘被错误分类为
浏览 1提问于2019-06-21得票数 6
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解释了我们如何使用类权重来惩罚Tensorflow中的错误分类。我使用的数据集比较复杂，所以我在使用类权重时仍然有问题。有7类 {c0，c1，c2，c3，c4，c5，c6} 所有样本= 98070c1 = 5292 c2 = 4322 c3 = 3322 c4 = 6629c5 e217</code>= 7507
浏览 71提问于2018-08-18得票数 0
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我正在使用支持向量机分类器进行图像分类。然而，在运行代码后，F1分数、精度和召回率都等于1。我不知道这是怎么发生的。AD_images_MRI中的文件名，例如，0341_AD_axial_001_MRI.jpg、0341_AD_axial_002_MRI.jpg
CN_images_MRI中的文件名，例如，0983_
浏览 1提问于2019-05-05得票数 0
我正在研究一个不平衡的分类问题，我想使用Kappa作为我的评估指标。考虑到分类器接受权重(我已经给了它)，我应该仍然使用加权kappa还是只使用标准kappa？老实说，我不完全确定有什么区别。
浏览 0提问于2020-10-07得票数 2
我想知道哪个损失函数使用XGBoost进行多类分类。在二进制情况下，我发现是逻辑分类的损失函数。但是，对于多类情况，它可能与GBM (对于K类) 相同，其中如果x的标签为k，则为y_k=1，其他情况下为0，而p_k(x)是softmax函数。然而，我使用这个损失函数制作了一阶和二阶梯度，并且hessian与代码 (在SoftmaxMultiClassObj中的函数GetGradient中)中定义的梯
浏览 4提问于2017-02-01得票数 7
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基于目标范围的神经网络回归评价
、、、、
目前，我正在拟合一个神经网络来预测一个从1到10之间的连续目标。然而，样本在整个数据集中的分布并不均匀:目标为1-3的样本代表性很低(仅占数据的5%左右)。然而，它们具有很大的兴趣，因为目标的低范围是某种临界范围。
有没有办法知道我的模型是如何预测这些低范围样本的呢？我知道，在进行多类分类时，我可以检查回忆，以了解模型在某个类上的表现。对于<em
浏览 5提问于2019-12-03得票数 1
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潜在语义索引(LSI)是一种统计分类算法吗？为什么或者为什么不？
基本上，我想弄明白为什么没有提到大规模集成电路。我刚刚进入这个领域，我试图了解所有不同的分类方法是如何相互联系的。
浏览 1提问于2009-10-28得票数 2
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这是我的设置：
基于图像网络权重的预训练InceptionV3分类:带交叉熵ploss的软件超参数:学习率0.0001，批次大小64数据:17个类别，从0到16，共有48.600张图片。培训，测试，验证: 80%，10%，10
浏览 0提问于2018-03-11得票数 2
我是在提到R库lightgbm时问这个问题的，但我认为它同样适用于Python版本。文件上说：
eval
浏览 6提问于2017-06-01得票数 7
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在分类问题中，我们更喜欢使用tf.nn.softmax函数，因为该函数以概率形式给出输出，或者我们也可以实现tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，该函数对模型的输出应用我想把我的数据分成两类。我遇到一个代码，他们在最后一层使用了tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。我想知道我们可以在最后一层使用sigmoid作为激活函数吗？因为在模型的末尾，当我们检查模型的准确性时，我们使用以下命令
t
浏览 0提问于2018-10-12得票数 1
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比较不同分类器的评分结果的好方法是什么？
例如，假设我有一个分类器，它处理12种不同类别的水果。在这12个类别中，4个类别代表苹果的不同观点，4个类别代表香蕉的观点，4个类别代表凤梨。这是一个多类分类器，给定一张图像，它将为该图像可能属于的所有可能的12个水
浏览 4提问于2015-01-14得票数 1
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