使用scikit对多个类别进行分类-使用阈值
在机器学习领域，多类别分类是指将样本数据分为多个不同类别的任务。而使用阈值是一种常见的方法来进行多类别分类。
在scikit-learn中，可以使用一些分类器来进行多类别分类，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和多层感知器（Multilayer Perceptron）等。这些分类器可以通过设置阈值来进行多类别分类。
具体步骤如下：
- 数据准备：首先，需要准备带有标签的训练数据集和测试数据集。每个样本都应该有一个或多个标签，表示其所属的类别。
- 特征提取：对于每个样本，需要从原始数据中提取有意义的特征。这些特征可以是数值型、文本型或图像型等。
- 模型训练：使用scikit-learn中的分类器，如SVM、随机森林或多层感知器，对训练数据进行模型训练。可以根据具体情况选择适合的分类器。
- 预测和阈值设置：使用训练好的模型对测试数据进行预测。对于多类别分类，可以通过设置阈值来确定每个样本属于哪个类别。阈值可以根据实际需求进行调整，以达到最佳分类效果。
- 模型评估：使用评估指标（如准确率、精确率、召回率和F1-score等）来评估模型的性能。可以使用scikit-learn中的评估函数来计算这些指标。
对于多类别分类的应用场景，例如图像分类、文本分类和语音识别等领域都可以使用这种方法。
腾讯云提供了一系列与机器学习和人工智能相关的产品和服务，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）、腾讯云智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云智能语音合成（https://cloud.tencent.com/product/tts）等。这些产品可以帮助开发者在云计算环境中进行多类别分类任务，并提供了丰富的功能和工具来简化开发流程。
注意：本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，请自行查询相关信息。
相关·内容
1回答
使用scikit对多个类别进行分类-使用阈值
python、machine-learning、scikit-learn
在本练习中，我使用相同的数据集：from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text然而，我真的想设置一个手动阈值来确定将出现哪些标签。因此，例如，如果我将阈值设置为70%，那么我希望所有概率高于70%的标签都显示为标签。如果(例如)伦敦有69%的概率，它就不应该显示。
浏览 9提问于2017-01-31得票数 0
1回答
文本分类-处理不属于任何类别的文本
python、nlp、text-classification
我正在开发一个文本分类器，并找到了一些可靠的选择。然而，我正在努力处理的一件事是处理不适合任何预定义类别的文本。这肯定会是我们在真实数据中看到的，所以我需要了解如何处理它。我认为这是一个问题，因为如果文本没有遇到类别，算法仍然要求该输出等于1，并且它仍然会为该文本分配一些任意标签，即使它确实不应该这样做。我已经想出了一些解决方案，如果在.90阈值内，取最大概率并分配该类别，但我觉得这可能不是最好的方法。谢谢
浏览 23提问于2021-05-13得票数 0
2回答
Scikit-学习默认类
class、scikit-learn、classification、svm、naivebayes
我正在使用scikit learn对一些文本进行分类，我有10个班级，我正在使用svm.SVC(kernel='linear',probability=True,class_weight='balanced')、MultinomialNB()和tree.DecisionTreeClassifier()进行分类。问题是有一些文本不属于这10个类别中的任何一个，我的意思是应该有一个“Other”或&
浏览 3提问于2016-10-18得票数 2
1回答
sklearn roc_auc_score的门槛是多少？
python、machine-learning、scikit-learn、roc
在我的分类问题中，我想检查我的模型是否表现良好，所以我做了一个roc_auc_找到准确度的分数，得到值0.9856825361839688 我的问题 这是我的代码 x,y=make_classification从图中我可以直观地看到，从0.2(FPR)开始，TPR处于最大值，因此从roc开始_auc_我得到的分数，我是否应该认为该方法以0.2为阈值 我显式地计算了每个阈值的准确度分数。所以，我是不是应该认为大鹏_auc_无论阈值是多少，score都会给出最高的分数？
浏览 57提问于2021-02-25得票数 1
1回答
多标签分类器中的拟合概率
python、classification、scikit-learn
我想使用scikit learn来分类到多个类别中，就像这里描述的，但是我不想返回分类器计算的标签，而是想返回成员的概率。这可以通过scikit-learn实现吗？
浏览 0提问于2012-11-21得票数 1
回答已采纳
1回答
Scikit-在混淆矩阵中学习更改阈值
python、machine-learning、scikit-learn、confusion-matrix
对于二进制分类器，我需要在不同的阈值下拥有多个混淆矩阵。 我到处都在找，但找不到一个简单的实现。 有没有人能提供一种方法来设置scikit-learn的混淆矩阵阈值？我知道scikit learn的confusion_matrix使用0.5作为阈值。
浏览 29提问于2020-04-05得票数 2
1回答
用于大量分类的分类器和技术
python、machine-learning、scikit-learn、classification、categories
我正在设计一个带有5000+分类器的scikit学习分类器，它的训练数据至少有8000万，并且每年可能会增加1亿。我已经尝试了所有的类别，但它生成分类器的顺序为1000的GBs二进制文件。因此，我认为为每个类别设置一个分类器是有帮助的，也将有助于我对每个类别的特性进行微调，从而提高分类的准确性，但这意味着对每个类别都使用5k+分类</em
浏览 3提问于2015-09-14得票数 3
2回答
scikit分类器需要多长时间分类？
machine-learning、classification、python、scikit-learn
我计划使用scikit线性支持向量机(SVM)分类器对包含100万个标记文档的语料库进行文本分类。我打算做的是，当用户输入某个关键字时，分类器首先将其分类，然后在该类别的文档中进行后续的信息检索查询。我有几个问题：在网站/web应用程序中使用Python的
浏览 0提问于2014-10-01得票数 11
2回答
对不同分数的多个类的错误分类
machine-learning、nlp、scikit-learn、text-classification
我对下一个问题感到鼓舞:我正在尝试对许多文本文档进行分类。
分类器是否可以这样指
浏览 7提问于2014-06-24得票数 0
回答已采纳
2回答
Twitter情绪分析:尽管只接受过正面和负面的培训，但还是可以检测到中性的tweet。
machine-learning、nlp、sentiment-analysis
我试图通过使用python的scikit学习库分析不同的监督学习算法来获得经验。我使用160万推特的sentiment140数据集进行情感分析，使用了各种算法。我不知道这是不是一个愚蠢的问题，但我想知道，如果你只训练了两个等级(积极和消极)，是否可以分为三个类别(积极、消极和中立)。感伤140训练集总共只有160万条推文的两类(正和负)，但它们的测试集由三个类别(正、负和中性)的500个tweet组成，所以它让我思考。
这有可能吗？如果是，我如何继续识别中立的推文？直观
浏览 0提问于2016-03-25得票数 8
1回答
与神经网络中的几个输出节点相比，具有多个输出节点的优点或缺点是什么
algorithm、artificial-intelligence、machine-learning、neural-network
与有几个输出节点相比，在神经网络中有多个输出节点有什么优点或缺点吗？
例如，如果一个场景可以用10个、3个、2个或1个输出节点表示，哪一个被认为更好？
浏览 0提问于2012-04-29得票数 5
回答已采纳
1回答
无法将字符串转换为浮动：“曾傑瑞”
python、classification
但是，一旦我试图将决策树辅助器安装到X_train和y_train中，我将收到以下错误：我甚至尝试使用numpy将X_train数据转换为数组，也为索引创建了一个列
浏览 8提问于2022-08-18得票数 -2
2回答
在pandas中跨不同文件维护标签编码
python、pandas、scikit-learn
我知道如何使用scikit-learn和pandas来编码我的分类数据。我现在一直在使用pandas中的类别代码，稍后我将把它转换成ML的OneHot编码格式。我的问题是，我需要为具有相同数据格式的多个文件创建预处理管道。我发现使用pandas类别代码编码并不一致，即使数据中的类别(字符串)在多个文件中是相同的。有没有一种方法可以按字典顺序进行这种编码，以便在所有文件中以相同的方式进行</e
浏览 0提问于2020-11-17得票数 0
2回答
用于大量分类的分类器和技术
machine-learning、bigdata、dataset、scikit-learn、categorical-data
我正在为一项包含5000+类别和培训数据的序列标记任务设计一个scikit学习分类器，该分类器的数据至少为8000万，并且可能每年增加1亿。我已经尝试了所有的类别，但它生成分类器的顺序为1000的GBs二进制文件。因此，我认为为每个类别设置一个分类器是有帮助的，也将有助于我对每个类别的特性进行微调，从而提高分类的准确性，但这意味着对每个类别都<e
浏览 0提问于2015-09-26得票数 7
2回答
如何根据ROC结果为sklearn分类器设置阈值？
python、scikit-learn、classification、threshold、roc
我用scikit learn训练了一个ExtraTreesClassifier (基尼指数)，它很适合我的需要。准确性不是很好，但使用10折交叉验证，AUC为0.95。我想在我的工作中使用这个分类器。我画了一些ROC曲线，通过它，我似乎有了一个特定的阈值，在那里我的分类器开始表现良好。我想在拟合的分类器上设置这个值，所以每次我调用predict时，分类器都会使用这个阈值，我可以相信FP和TP率。我还来到了这篇文章()
浏览 0提问于2017-01-26得票数 18
回答已采纳
1回答
如何将多个特征集组合在一个词袋中
python-2.7、machine-learning、scikit-learn、text-mining、text-classification
我有文本分类数据和预测取决于类别，‘描述’和‘组件’。我可以使用python中的单词包进行分类，并在“描述”上使用scikit。但是，我想得到预测，使用两个类别的单词包中的权重，个别的特征集x=描述+ 2*组件，我应该如何进行？
浏览 1提问于2015-09-30得票数 0
回答已采纳
1回答
Keras中二进制分类的输出层
python、keras、neural-network、classification、layer
为此，我构建了一个经典的CNN，但我在使用以下两列向量标记我的数据集时犹豫不决： cancerous: [0, 1]not cancerous: [0] 以及使用具有一个输出神经元的sigmoid激活函数model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 如果我需要<e
浏览 14提问于2020-04-08得票数 3
回答已采纳
4回答
如何在数据集中使用连续变量和分类变量创建决策树？
machine-learning、decision-trees
假设我在一个数据集中有3个分类属性和2个连续属性。如何使用这5个变量构建决策树？编辑：
对于分类变量，可以很容易地说，我们只将它们除以{yes/no}并计算出gini的总增益，但是我的怀疑主要是关于连续属性的。假设我有一个像{1,2,3,4,5}这样的连续属性的值。
浏览 0提问于2018-06-04得票数 24
回答已采纳
1回答
如何在科学知识学习决策树中进行多标签分类？
machine-learning、scikit-learn、decision-tree、multilabel-classification
我有一个问题，分类输入有多个标签。因此，问题是多标签分类。我使用了scikit--学习决策树分类器来完成这个任务，并且在初始阶段给出了很好的结果。但是，我想知道它是如何在引擎盖下工作的，以及如何在决策树中进行多标签分类？重要的问题是如何使用两个不同类别的标签同时训练一个曾经初始化过的模型？决策树模型将如何解决两组不同标签的优化任务？
浏览 1提问于2019-09-03得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
