Мультиклассовая классификация - это задача классификации, в которой существует более двух классов. Ее еще называют полиномиальной классификацией.
Интересно, как вычислить точность и вспомнить использование путаницы для решения задачи классификации нескольких классов. В частности, наблюдение может быть назначено только его наиболее вероятному классу / метке. Я хотел бы вычислить: Точность = TP / (TP + FP) Напомним = TP / (TP + FN) для каждого...
Мне интересно, как рассчитать точность и вспомнить меры для мультиклассовой классификации с несколькими метками, то есть классификации, где существует более двух меток, и где каждый экземпляр может иметь несколько...
В чем разница между проблемой мультикласса и проблемой
Данный набор данных с экземплярами xiИксяx_i вместе с NNN классами, где каждый экземпляр xiИксяx_i принадлежит ровно одному классу yiYяy_i мультиклассовый классификатор После обучения и тестирования у меня в основном есть таблица с истинным классом yiyiy_i и прогнозируемым классом aiaia_i для...
Я думаю, что одно из основных предположений о машинном обучении или оценке параметров заключается в том, что невидимые данные поступают из того же распределения, что и обучающий набор. Однако в некоторых практических случаях распределение тестового набора будет практически отличаться от учебного...
Я тестирую разные классификаторы на наборе данных, где есть 5 классов, и каждый экземпляр может принадлежать одному или нескольким из этих классов, поэтому я использую, в частности, многокомпонентные классификаторы scikit-learn sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Теперь я хочу выполнить...
Я пытаюсь создать классификатор с несколькими метками, чтобы назначать темы для существующих документов с помощью scikit. Я обрабатываю свои документы, пропускаю их через TfidfVectorizerярлыки MultiLabelBinarizerи создаю в OneVsRestClassifierкачестве SGDClassifierоценщика. Однако при тестировании...
Я знаю, что SVM - это двоичный классификатор. Я хотел бы расширить его до мультикласса SVM. Какой самый лучший и, возможно, самый простой способ это сделать? код: в MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u)))...
У меня нет математических знаний, но я понимаю, как работает простой Персептрон, и мне кажется, что я понимаю концепцию гиперплоскости (я представляю ее геометрически как плоскость в трехмерном пространстве, которая разделяет два облака точек, так же как линия разделяет облака двух точек в...
Предположим, я строю прогностическую модель, в которой я пытаюсь предсказать несколько событий (например, бросок кубика и бросок монеты). Большинство известных мне алгоритмов работают только с одной целью, поэтому мне интересно, существует ли стандартный подход к такого рода вещам. Я вижу два...
У меня проблема с 6 классами. Поэтому я строю мультиклассовый классификатор следующим образом: для каждого класса у меня есть один классификатор логистической регрессии, использующий один против всех, что означает, что у меня есть 6 различных классификаторов. Я могу сообщить матрицу путаницы для...
В этой статье об Adaboost приведены некоторые предложения и код (стр. 17) для расширения моделей с 2 классами до задач класса K. Я хотел бы обобщить этот код так, чтобы я мог легко подключить различные 2-классовые модели и сравнить результаты. Поскольку большинство моделей классификации имеют...
В настоящее время я использую Scikit Learn со следующим кодом: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') а затем подгонка и прогнозирование для набора данных с 7 различными метками. Я получил странный вывод. Независимо от того, какой метод...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 11 месяцев назад . Мне нужно применить функцию активации Softmax к многослойному Perceptron в Scikit. Документация...