在使用RandomForest时，我得到以下错误： self.scores = metrics.accuracy_score(y_test, self.y_pred)
ValueError在我的场景中有没有一种计算分数的方法？
浏览 20提问于2019-09-08得票数 0
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我试图找出一个给定的数据集的分数与一些培训数据。我编写了以下代码：import numpy as np
在编译和尝试运行程序时，我会得到以下错误：
浏览 2提问于2016-11-18得票数 2
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R-多类随机森林
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我想用R randomForest进行多标签分类。我有十个A班.J，r = randomForest(J ~., data=train, importance=TRUE, do.trace=100)在此之前，非常感谢您。
浏览 3提问于2012-11-07得票数 2
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使用神经网络多类模块在Azure ML中构建了一个流(设置见图)。
有关多类的更多信息：数据流简单，分割成80/20。数据在进入Azure之前就已经准备好了。数据如下：
当我想要理解输出，并在可能的情况下将输出转换/计算为概率时，我的问题就出现了。输出如下：
我的问题是:如果我的模型的得分概率输出为0.6，分数标签= 1，那么得分标签1的模型有多确定？我有
浏览 2提问于2018-08-24得票数 0
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我目前正在使用Fast-BERT进行多标签文本分类任务。作为输出，我获得了每个类的概率： ('S17', 0.0162200927734375), ('S9
浏览 11提问于2021-04-15得票数 0
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另外，我可以绘制多类的ROC曲线吗？
此外，我只找到了多标签的支持向量机，它有一个RandomForest没有的decision_function
浏览 5提问于2019-05-11得票数 20
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因此，我正在研究一个模型，该模型试图使用RandomForest将样本分类为7个类中的一个。roc_auc_score(y_test, rf_probs, multi_class = 'ovr', average = 'weighted')roc_auc_score(y_test, rf_probs, multi_class
浏览 2提问于2020-02-23得票数 0
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在随机森林/ XG Boost分类器中，是否有给出每个标签顶部特征的函数？classifier.feature_importances_只提供分类器作为一个整体的顶级特性。
浏览 3提问于2019-01-21得票数 2
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我有一个多类分类问题，我正在尝试使用随机森林分类器。目标严重不平衡，具有以下分布-现在，我使用RandomForest分类器的"class_weight“参数，据我所知，与类关联的权重的形式为{class_label: RandomForest}。
浏览 0提问于2019-10-08得票数 1
我正在尝试绘制多类ROC曲线，但我在包中没有发现任何有用的东西。下面是一些开始代码：library(randomForest)set.seed(1000)# predict(.., type = 'prob') returns a probability
浏览 3提问于2015-12-09得票数 13
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支持向量机的置信度或概率
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我在EmguCV中使用多类支持向量机分类器。我需要每个类别的支持向量机的信心分数。例如，我不需要支持向量机只声明类号，我需要它告诉我不同类的P(类号\输入)。如何在EmguCV中获得这个概率或分数？(多类)
如果没有方法，那么matlab中的多类支持向量机分类器有何解决方案？
浏览 2提问于2015-07-21得票数 0
在我当前的代码中，我使用的是RandomForest，如下所述。然而，我找不到一个有用的资源来描述如何将随机森林分类器转换为多类多标签分类。如果RandomForest不支持多类多标签分类，我完全可以使用其他支持它们的分类器。我当前的代码如下所示。
浏览 19提问于2020-06-08得票数 1
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我使用SVM轻型多类分类器来训练四类分类器.在分类阶段，分类器输出4个类别的预测标签和分数。正如支持向量机轻型网站所说，这些分数是“每个k类的判别值”。我想向用户显示每个类的概率值。所以我想知道是否有什么数学技巧或其他方法可以将这些值“转换”成概率值，或者至少在0到1之间转换成一个标准化的分数？
浏览 4提问于2014-04-09得票数 0
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我不理解Spark MLLib算法的支持向量机分类器的输出。我想把分数转换成概率，这样我就可以得到属于某个类的数据点的概率( SVM就是在这个类上训练的，又名。多类问题) 。目前还不清楚这个分数意味着什么。是到超平面的距离吗？我如何从中获得概率？
浏览 0提问于2015-05-04得票数 2
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如何用机器学习算法设置多个类？
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我使用XGboost、Randomforest(sklearn)、SVM(sklearn)和MLPclassifier(sklearn)作为分类器。我想为多标签类设置这些模型。我该怎么做？
浏览 1提问于2018-11-30得票数 0
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查看xgboost的目标文档，我看到了"multi:softmax“和"multi:softprob"，但这两个都是只输出一个类的多类。例如，在sklearn上，RandomForestClassifier支持多标签，在拟合时，目标数组的输入可以是n个采样x n个标签的形状。澄清一下:多类别是指你想要预测一个学生是得了A、B还是C，而多标签是指预测学生在测试中是否得到了问题1、2、3或4。(他们只能获得一个分数，但他们可以
浏览 145提问于2020-08-06得票数 3
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当我用logistic回归模型对数据使用sklearn函数roc_curve时：我得到了这个结果：In [137]:
浏览 10提问于2022-01-11得票数 1
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考虑以下代码：from sklearn.metrics import classification_report, ndcg_score, make_scorerY_data
浏览 69提问于2021-05-17得票数 0
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有人能发布一个多输出、多类RandomForest分类器和最近邻算法的基本示例吗？它们是现成支持的，但我不知道如何使用它们，因为这些文档对我来说太抽象了。本质上，我要做什么才能访问分类器的多标签属性？我已经有了list()格式的list()标签，如下所示。这是一个多标签，多类问题吗？在这里使用的理想算法是什么？有什么能支持我的用例吗？
浏览 3提问于2017-05-22得票数 1
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