使用Keras进行文本分类
Keras是一个开源的深度学习框架，它可以用于构建和训练各种类型的神经网络模型，包括文本分类模型。下面是关于使用Keras进行文本分类的完善且全面的答案：
文本分类是一种将文本数据分为不同类别的任务，常见的应用场景包括情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。使用Keras进行文本分类可以通过以下步骤实现：
- 数据预处理：首先，需要对文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等。这可以通过使用Python的自然语言处理库（如NLTK、spaCy）来实现。
- 特征提取：接下来，需要将文本数据转换为机器学习算法可以处理的数值特征。常用的方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。可以使用Keras的文本预处理工具（如Tokenizer）来实现。
- 构建模型：在Keras中，可以使用Sequential模型或函数式API来构建文本分类模型。常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。可以根据具体任务的需求选择适合的模型结构。
- 编译模型：在训练模型之前，需要编译模型并配置损失函数、优化器和评估指标。对于文本分类任务，常用的损失函数包括交叉熵损失函数，常用的优化器包括Adam、SGD等。
- 训练模型：使用训练数据对模型进行训练，可以通过调整批量大小、迭代次数等超参数来提高模型性能。可以使用Keras提供的fit()函数来实现。
- 评估模型：使用测试数据对训练好的模型进行评估，可以计算准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。
- 预测新数据：使用训练好的模型对新的文本数据进行分类预测，可以使用Keras提供的predict()函数来实现。
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希望以上答案能够满足您的需求，如果还有其他问题，请随时提问。
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浏览 30提问于2020-10-27得票数 0
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极随机验证损失/准确性
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在上面的图表中，橙色是训练的表现，蓝色是验证。验证精度和损失值比训练精度和损失大得多。即使训练正确率在90%左右，验证精度在某一时间点甚至达到0.2%。为什么验证指标波动得很厉害，而训练指标却保持相当恒定？
关于模型/数据的一些补充资料：
我用U网模型将卫星图像分割成三个土地覆盖类别。与原论文相比，U网模型在每一层的滤波器数只有原来的一半，在每次卷积后和激活之前，我都采用批归一化。该模型使用带有初始
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在这种情况下，训练DNN的最佳技术是什么？在这种情况下，选择binary_crossentroy作为损失函数是否合适？任何改善模型性能的建议。
浏览 0提问于2020-07-18得票数 0
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我对神经网络很陌生。我正在使用tensorflow培训一个网络，但肯定示例的数量远远少于我的数据集中的负面示例(这是一个医学数据集)。因此，我知道根据精确性和回忆性计算出的F分数是衡量模型训练效果的一个很好的指标。我曾经使用过像交叉熵损失或MSE这样的错误函数，但是它们都是基于精确计算的(如果我没有错的话)。但是如何使用这个F分数作为一个错误函数呢？对此是否有tensorflow函数？还是我要创造一个新的？
提前谢谢。
浏览 3提问于2018-11-17得票数 6
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Keras DNN预测模型的精度没有提高
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<code>A1</code>
对数据进行标准化(介于0到1之间)
&l
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我不知道如何解释这两幅图像:验证精度cleary增加，但验证损失没有太大变化。有人能帮我解释这些图表吗？
非常感谢
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
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用于标记分类的Tensorflow BERT -在训练和测试时排除pad-标记的准确性
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浏览 0提问于2018-11-10得票数 1
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浏览 0提问于2017-06-28得票数 1
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角膜缘中fit与评价的差异
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浏览 0提问于2018-12-23得票数 0
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我不能理解如何使用已经训练好的神经网络模型。我在python上编程，我使用的是库keras。我分析时间序列。训练神经网络，保存模型。
正如keras文档中所述，您需要调用model_name.predict ()方法。好的。我这样做: model.predict ( dataset )，其中dataset是过去90天的值。我需要提前预测，比如说，10天。
但是预测只针对指定的数据集90天！也就是说，您只能比较原始数据和预测。
那么，从今天开始如何提前10天进行预测呢？
浏览 18提问于2018-01-24得票数 0
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输出神经元比标签多？
neural-network、deep-learning、classification、multi-output、interpretation
当我们训练一个分类问题的神经网络模型，我们通常有一个密集的输出层的大小等于我们有标签的数量。
如果图层尺寸较大，则模型仍可进行训练和输出。
我们如何解释这样的产出？有申请吗？
浏览 0提问于2019-07-16得票数 1
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二分类神经网络给出了很低的误报率和很高的假阴性率。有谁能解释一下
machine-learning、neural-network、statistics、data-science、probability
我正在对不平衡数据进行二进制分类，比率为( 22 :1)意味着如果有22个正面例子，那么就有1个负面例子。我通过使用Over-Sampling来处理这个不平衡问题，它添加了来自少数类的示例副本，以平衡正类和负类。 现在我训练了神经网络模型。对于评估，我对低假阳性率(FPr)和低假阴性率(FNr)感兴趣，但它给了我意想不到的结果，非常低的假阳性率(0.02%)和非常高的假阴性率(82.1%)。此外，对于参考模型，准确率为90%，损失为23%。 我们通过以下公式来计算速率： FPr = FP/(FP+TN) and
FNr = FN/(Fn+TP) 这里，FP表示假阳性，TN表示真阴性，FN
浏览 54提问于2019-12-13得票数 0
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韦卡:如果测试跑后是训练跑，那么训练有帮助吗？
classification、weka、bayesian
我有个疑问。我理解了交叉验证和分裂的概念，分类器将从训练数据学习和测试测试数据分裂。
如果我首先使用“使用培训数据”运行分类，然后在分类选项卡中使用"SUpplied测试集“选项，然后再次运行，会发生同样的情况吗？
为了在分类选项卡中更清楚地说明，我运行了两次...first，训练数据集被上传到预处理选项卡下，然后在分类选项卡“提供测试集”中运行测试集。那么，在测试数据上执行时，模型是否使用了以前所做的培训？
我用了朴素的贝叶斯分类器。我也怀疑是否所有的分类器都是从训练数据中学习，还是仅仅从神经网络、决策树这样的分类器中学习？
浏览 0提问于2013-10-05得票数 0
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在Keras模型中使用fit_generator
python、keras、neural-network、sparse-matrix、multilabel-classification
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>>> y
<30405x3387 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 54971 stored elements in Compressed Sparse Row format>
为了训练模型，我尝试定义一个批处理生成器：
def batch_generator(x, y,
浏览 17提问于2018-12-18得票数 1
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哪种损失函数和度量用于具有非常高的阴性与阳性比率的多标签分类？
python、machine-learning、keras、multilabel-classification、vgg-net
我正在训练一个多标签分类模型来检测衣服的属性。我在Keras中使用迁移学习，重新训练vgg-19模型的最后几层。
属性的总数是1000，其中大约99%是0。准确率、精确度、召回率等指标都失败了，因为模型可以预测全零，但仍然可以获得非常高的分数。二进制交叉熵、汉明损失等在损失函数的情况下不起作用。
我使用的是深度时尚数据集。
那么，我可以使用哪些指标和损失函数来正确地测量我的模型呢？
浏览 1提问于2019-12-15得票数 12
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Tensorflow决策森林自定义指标与树的数量
python、tensorflow、keras、decision-tree、evaluation
我已经使用tensorflow决策森林创建了一个分类模型。我正在努力评估非默认指标(在本例中为PR-AUC)的性能与树的数量之间的变化。 下面是我尝试的一些代码。 from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import tensorflow_decision_forests as tfdf
train = load_diabetes()
X = pd.Da
浏览 46提问于2021-10-22得票数 2
1回答
分类器与精度
machine-learning、python、svm、naive-bayes-classifier、text-classification
我想问你如何使用分类器和确定模型的准确性。我有我的数据集，我已经清理了文本(删除断点，标点符号，删除空行，.)。然后我把它分成火车和测试。由于我想确定一个电子邮件是否是垃圾邮件，我已经使用了常见的分类器，即朴素贝叶斯，支持向量机和逻辑回归。在这里，我只是包括我的火车和测试数据集:没有其他！我正在使用Python运行此分析。我的问题是:应该足够了还是应该实现新的算法？
如果你能给我一个例子，说明一个已经存在的算法是如何被改进的，那也是很好的。
我阅读了大量关于文本分类准确性的文献，在所有的论文中，作者使用支持向量机、Na ve Bayes、logistic回归等方法对垃圾邮件进行分类。但我不知道
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
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1回答
当您手动创建自己的数据集时，您是保持类之间的真实分布，还是使其平衡？
dataset、data-science
(我有点纠结于标题的表达--请随意推荐另一个标题)。
我有一个文本数据集，我需要对其进行分类，假设有三个类。我需要根据文本手动设置标签来创建目标(假设三个类是dog、cat、bird)。
当我这样做的时候，我注意到，比如说，我们有70%的狗，20%的猫和10%的鸟。
由于许多机器学习模型都在处理不平衡的数据，我的第一个想法是强制平衡数据集，忽略一些dog和cat文本(即“欠采样”)，从而得到(几乎)平衡的数据集，使模型更容易训练。
我担心的是，如果我们想要训练一个神经网络并获得每个类的概率，不对数据的正确分布进行训练会导致过度/不自信的预测？
浏览 0提问于2021-07-08得票数 0
3回答
对验证丢失或准确性的早期停止？
machine-learning、neural-network、deep-learning、classification
我目前正在训练一个神经网络，我无法决定使用哪一个来实现我的早期停止标准:验证丢失，或者像准确性/f1core/auc/任何在验证集上计算的指标。
在我的研究中，我发现了捍卫这两种观点的文章。Keras似乎默认了验证损失，但我也为相反的方法找到了令人信服的答案(例如这里)。
有人对何时使用验证损失和何时使用特定的度量有指示吗？
浏览 0提问于2018-08-20得票数 44
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