多个标签作为ML的训练数据
是指在机器学习中，训练数据的每个样本可以被赋予多个标签。这种情况下，每个样本可以属于多个类别或具有多个属性。
在传统的机器学习任务中，通常假设每个样本只属于一个类别，例如图像分类任务中，一张图像只能被标记为某个特定的类别。然而，在一些实际应用中，一个样本可能具有多个标签，例如一个新闻文章可能属于多个主题，一张照片可能包含多个物体。
多标签分类是解决这种问题的一种方法，它可以为每个样本分配多个标签。多标签分类可以应用于各种领域，如文本分类、图像分类、音频分类等。
优势：
- 更贴近实际情况：多标签分类能够更准确地反映实际场景中的复杂关系，使模型能够更好地理解和处理多样性的数据。
- 提供更丰富的信息：通过为每个样本分配多个标签，可以提供更多的信息，使模型能够更全面地理解样本的特征和属性。
- 更灵活的应用场景：多标签分类可以适用于各种实际应用场景，如推荐系统、社交媒体分析、文本标注等。
应用场景：
- 文本分类：例如对新闻文章进行分类，一个文章可能属于多个主题，如政治、经济、体育等。
- 图像分类：例如对图像进行标注，一个图像可能包含多个物体或场景，如猫、树、汽车等。
- 音频分类：例如对音频进行分类，一个音频可能包含多个声音事件，如人声、交通声、自然声等。
腾讯云相关产品： 腾讯云提供了多个与机器学习和多标签分类相关的产品和服务，以下是其中一些产品和介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tccl） 腾讯云机器学习平台提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以用于多标签分类任务的模型训练和部署。
- 腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tii） 腾讯云图像识别服务提供了多个图像识别能力，包括图像分类、物体识别等，可以用于多标签图像分类任务。
- 腾讯云音频识别（https://cloud.tencent.com/product/asr） 腾讯云音频识别服务提供了语音识别和语音转写能力，可以用于多标签音频分类任务。
请注意，以上产品仅为示例，腾讯云还提供了更多与机器学习和多标签分类相关的产品和服务，具体可参考腾讯云官方网站。
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1回答
如何使用自定义数据集训练问答ML模型？
我收集了将近110 of的文本数据，包含了软件产品的文档手册，我正在研究不同的ML算法来回答问题。
问题是，我不知道如何处理这些文件，以生成稍后将用于训练模型的数据集。数据中没有标签或任何东西。
浏览 0提问于2023-02-09得票数 0
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我有一个机器因某些组件故障而获得的罚单数据集。票证是文本形式的。
对于每个故障，我们大约有8-10个诊断标签。这说明了问题可能是什么，并被用来修复票证。
现在，在训练数据中，我有一个标签和一个诊断标签。所以这是一个多类训练数据。
在训练了一个多类ML模型之后，给出了一个新的文本问题，我可以根据概率的排名为该可能的票据建议前5个诊断吗？
我担心的是，这对于多标签数据是有意义的，其中训练数据也有多个标签，并且您可以将sigmoid激活放在最后，以获得每个诊断的适当探测。
但是，如果训练数据是多类的(即一张票只有一个对应的标签)，我仍然可以建议多个诊断标签作为等级顺序吗？
谢谢
浏览 0提问于2019-10-12得票数 0
我想知道是否可以用dataset D为一个分类任务训练一个ML模型，然后再训练另一个模型来解决相同的分类任务，该模型作为输入数据集D和第一个模型的输出。我担心这种情况下的数据划分(即模型是否需要使用不同的数据样本进行培训和测试)。如果这种集成方法存在，它是如何命名的？
作为进一步的细节，我有一个KNN模型和一个随机森林来预测相同的标签，但它们是用不同的变量训练的。
浏览 0提问于2022-04-12得票数 1
2回答
我正在研究多标签问题，即输出可以预测一个或多个标签作为输出，因此培训数据也有多个标签。
不知何故，我无法描绘出这样的ML模型训练。请提供以下问题的答案：
对于这类问题，损失是如何计算的？
ML模型是如何预测的？
我找到了一个旧线程多标签旧查询，但我还是无法理解解决方案。
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
5回答
我需要分类的网站文本与零或多个类别/标签(5个标签，如金融，技术等)。我的问题是处理不属于这些标签的文本。
我尝试过ML库(maxent，naive bayes)，但它们与其中一个标签不正确地匹配了“其他”文本。我如何训练一个模型来处理“其他”文本？“其他”的标签太宽了，不可能选择一个有代表性的样本。
因为我没有ML背景，也没有太多时间来构建一个好的训练集，所以我更喜欢一种更简单的方法，比如使用术语频率计数，使用预定义的术语列表来匹配每个标签。但是有了计数，我如何确定相关性分数，即文本是否真的是那个标签？我没有语料库，不能使用tf-idf等。
浏览 1提问于2017-04-22得票数 0
我们有一个文本提取模型，并希望平衡数据，以便标签计数更相等。这里是标签的一些虚拟数据和它的计数。 {'shoe': 5, 'shirt': 2, 'short': 5} 数据框如下所示。 sample_object shoe shirt short
0 <ml_development.text_extraction.models.data.Sa... True True True
1 <ml_development.text_ext
浏览 18提问于2021-06-24得票数 0
我试图预测堆叠溢出问题的标签，我无法决定哪种机器学习算法将是一个正确的方法。
输入:作为一个数据集，我挖掘了堆栈溢出问题，我标记了数据集，并从这些数据中删除了断点和标点符号。
我尝试过的事物：
TF-以色列国防军
在数据集上训练朴素贝叶斯，然后给用户定义输入来预测标签，但它不能正常工作。
线性支持向量机
我应该使用有监督的还是无监督的ML算法？如果可能，请从零开始建议一个正确的ML方法。PS:我在StackOverflow上有所有标签的列表，所以，这对我有帮助吗？谢谢
浏览 2提问于2015-09-01得票数 2
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1回答
随机林火花加工数据
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使用的答案，我能够使用ml.classification.RandomForestClassifier训练一个随机森林，并使用经过训练的随机森林处理一个不确定的数据。
我的问题是，我想保存这个经过训练的随机森林，以便在将来处理任何数据(具有与训练集相同的特性)。
使用mllib.tree.model.RandomForestModel，它展示了如何保存经过训练的森林，但据我所知，只能在(并在将来处理) LabeledPoint RDD上进行培训。我在LabeledPoint RDD中遇到的问题是，这只能包含标签双和特征向量，因此我将失去所有用于其他目的所需的非标签/非功能列。
因此，我想我需要
浏览 3提问于2016-01-24得票数 0
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1回答
目前，我正在使用使用sdk构建的azure管道来训练模型。我正试图在我的ml步骤中添加交叉验证。我注意到，您可以在配置autoML时将其添加到参数中。我的数据集由30%标签0和70%标签1组成。
我的问题是，在执行交叉验证时，azure autoML是否分层数据？如果不是，在将其传递给autoML之前，我必须自己进行拆分/分层。
浏览 3提问于2022-09-15得票数 0
1回答
我有一些训练数据，其中包括从图像和不同类别标签中提取的一些特征。我已经设法在C++中使用OpenCV3训练了正常的贝叶斯分类器。并且我能够将新的测试数据传递到分类器中，以使用predict()函数获得预测的类标签。然而，我不想简单地获得预测的类标签，我还希望使用类NormalBayesClassifier的predictProb()函数知道每个测试数据的每个类标签的概率。
有一个predictProb()函数似乎能够返回每个类标签的概率：
virtual float cv::ml::NormalBayesClassifier::predictProb
( InputArray i
浏览 0提问于2017-06-02得票数 0
1回答
实际上，在暗网中，yolov3模型有包含80个类的标签的coco.names文件。现在，如果我想训练一个只有两个标签的定制模型，其中一个标签已经在coco.names中，而另一个标签不在那里。
例如，我想训练一个模型来检测手机和单反相机，所以coco.names中已经存在手机类，而它的标签文件中没有手机类。
因此，我可以使用两种类型的手机和dslr相机来训练定制模型，只给出dslr相机的数据进行训练，它可以预测dslr相机和手机，还是应该同时使用手机和dslr图像的数据进行训练，或者还有其他的出路。
我对ML有点陌生，所以任何帮助都是非常感谢的。
浏览 6提问于2021-10-24得票数 2
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2回答
NLP & ML短语提取
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我可以使用什么ML算法来训练给定句子中的动作短语。
Sentence1:I want to play cricket
Label1: play cricket
Sentence2: Need to wash my clothes
Label2: wash clothes
我有一个大约2k个句子和相应的动作短语(标签)的数据，需要根据它们预测另一组句子。有人能指导我如何使用NLP/ML来做这件事吗？使用哪个Algo来做同样的事情？(最好是python)
浏览 0提问于2017-02-04得票数 0
2回答
我从一些来源听说生成式对抗网络是无监督的ML，但我不明白。生成性对抗网络实际上不受监督吗？
1) 2类真假反假案例
实际上，人们必须向鉴别器提供训练数据，这些数据必须是“真实”数据，即我会用f.e标记的数据。1.即使没有显式地标记数据，也可以通过在第一步中向鉴别器提供训练数据来隐式地标记数据，您可以告诉鉴别器是真实的。这样，你就可以以某种方式告诉鉴别器训练数据的标签。相反，在生成器的第一步生成的噪声数据的标签，生成器知道它是不真实的。
2)多类情况
但在多类的情况下，它变得非常奇怪。必须在训练数据中提供描述。明显的矛盾是提供了对无监督最大似然算法的响应。
浏览 21提问于2017-06-09得票数 28
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我使用Spark ML库来解决使用逻辑回归的分类问题。 我已经将输入特征矢量化，并创建了训练数据集和测试数据集。 在拟合模型时，我遇到了无效标签问题。 ? 训练数据集为： 其中我的输入特征为Independent_features，我的目标特征为Category_con。 ?
浏览 13提问于2021-03-20得票数 0
4回答
以下是我所拥有的样本数据：
标签1(Val: X)，标签2(Val: Y)，标签3(Val: Z)，标签(Val: P)
标签1(Val: A)，标签2(Val: B)，标签3(Val: C)，标签(Val: Q)
标签1(Val: D)，标签2(Val: E)，标签3(Val: F)，标签(Val: R)
标签1(Val: G)，标签2(Val: H)，标签3(Val: I)，标签(Val: S)
我首先将标记放入dataframe并将标签放入单独的dataframe df_label中。然后使用一个HashingVectorizer来准备由ML模型处理的文本(我希望将字符串散列为一个唯一的
浏览 0提问于2018-02-22得票数 2
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我在想，在分割数据集之后，我是否可以使用假设测试来对抗训练和测试数据。
我的目标是检查两个数据样本组是否具有良好的平衡性、分布性，从而为ML模型的应用提供一个良好的环境。
如果是这样的话，我预计H0 (空假设)会被接受，也就是说，我希望测试数据是训练数据的“缩影”。
或
我期望H1 (替代假设)被接受，即为了检查我的ML环境的“基础”，我应该希望找到两个样本之间的差异？
假设我的数据点有超过1000个数据点，它们遵循高斯分布，并且是独立的，Z-测试是一个好策略吗？
浏览 1提问于2020-11-03得票数 0
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我正在研究一个有监督的多标签ML模型，该模型目前的工作方式是根据训练过的数据集预测用户输入的“标签”(label)。训练数据集有两列--帖子和标签。
每当我给出任何东西作为输入时，预测都是一个相关的标签。但是，当输入的内容不在数据集中时，输出仍然是某个随机标签。我正在寻找一个在创建聊天机器人的上下文中的解决方案，如果输入的内容与机器训练的内容不同，它将返回类似“对不起，我无法理解”的内容。我该怎么做？在这种情况下，有没有办法获得“空标签”，这样我就可以简单地映射我对该条件的响应？
提前感谢！
浏览 14提问于2020-02-26得票数 0
2回答
Core ML 3现在为我们提供了执行设备培训的能力。在创建了一个可更新的核心ML模型之后，我们需要使用MLUpdateTask函数执行一些函数来在设备上更新它，该函数需要3个参数：Model URL、MLBatchProvider和MLModelConfiguration。 由于CoreML3刚刚发布，有关它的文档非常有限；特别是关于如何准备训练数据或MLBatchProvider的文档 问:如何准备训练数据或创建MLBatchprovider？
浏览 39提问于2019-06-27得票数 0
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当使用sklearn训练ML模型时，我通常使用内置在sklearn中的StandardScaler .首先将定标器拟合到训练数据，然后转换训练数据.最后，使用相同的StandardScaler对象，通过训练数据集中的以前的fit参数来转换测试数据。
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
然而，我最近意识到，我认为在不同的环境中对ML模型进行筛选和重新部署的任何尝试都需要对StandardScaler进行腌制.否则，在输入模型之前，将无法转换新的条目数据。这是
浏览 5提问于2019-11-14得票数 3
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1回答
我正在做一个小项目，我想使用word2vec技术作为文本表示方法。我需要对专利进行分类，但我只标注了其中的几个，为了提高我的ML模型的性能，我想使用大量的专利来增加我的模型的语料库/词汇量。问题是，一旦我训练了我的单词嵌入功能，如何使用这个更大的语料库与我的训练数据-我的标签数据？
我的数据集由2000项专利组成，这些专利都贴上了标签。
用于训练我的单词嵌入语料库的专利有300万项(我2000年的一些标签专利已经包含在这个更大的语料库中)，这是我用Gensim训练的。
你对怎么做有什么建议吗？
先谢谢你。
抢夺
浏览 0提问于2020-07-15得票数 1
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2回答
ML模型文本数据的矢量化
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以下是我所拥有的样本数据：
标签1(Val: X)，标签2(Val: Y)，标签3(Val: Z)，标签(Val: P)
标签1(Val: A)，标签2(Val: B)，标签3(Val: C)，标签(Val: Q)
标签1(Val: D)，标签2(Val: E)，标签3(Val: F)，标签(Val: R)
标签1(Val: G)，标签2(Val: H)，标签3(Val: I)，标签(Val: S)
所有的值都是字符串，我需要将它们编码成向量，以便使用这些数据来训练ML模型。如何确保每次都将字符串转换为“相同的”向量？我注意到，当我尝试使用与训练数据相同的值的测试输入时，它会被向量化为不同的整
浏览 0提问于2018-02-21得票数 1
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我是Azure ML Studio的新手，正在尝试弄清楚如何使用Azure SQL Server作为训练输入参数。到目前为止，我可以将本地数据同步到Azure SQL数据库中，并在Azure ML Studio上训练数据和获得输出。我也部署了预测web服务。我需要触发训练服务来从Azure SQL服务器读取数据，但周围的所有示例都将Azure blob存储显示为训练服务输入。
是否可以使用Azure SQL Server作为训练输入参数，并且将从该数据库读取整个训练数据并更新训练的模型？我是否需要将训练的模型保存到Azure Blob存储以用于预测服务，还是将在训练批作业完成后对其进行更新，以
浏览 31提问于2017-10-28得票数 1
3回答
我想证明，我提出的机器学习算法(prop_ml)是优于其他基线算法(ml_1，ml_2，ml_3)的，只要给出少量的训练数据。我所做的就是将数据集分割成训练集和测试集。然后，我随机选择了小k样本(10，20，30，. 100)，并使用它们来训练分类器，并使用测试集进行测试。我复制了5次，以确保我得到了一些可靠的结果。
现在，我想对结果进行评估。有什么关于统计测试的建议，我可以用它来证明提议的毫升是否更好？谢谢。
浏览 0提问于2018-09-18得票数 3
1回答
亲爱的机器学习/人工智能社区，
我只是一个萌芽和有抱负的机器学习者，谁曾在开放的在线数据集和一些POC为我的项目建立本地工作。我已经建立了一些模型，并转换成泡菜对象，以避免再培训。
这个问题一直困扰着我。一个真实的生产系统是如何为ML算法工作的？
比如说，我已经用数百万的数据训练了我的ML算法，我想把它转移到生产系统，或者把它放在服务器上。在现实世界中，它们会转化为泡菜对象吗？如果是这样的话，那将是一个巨大的泡沫化文件，不是。我在本地训练并转换为50000行数据的文件本身占用了磁盘上300 Mb的空间，用于那个被腌制的对象。我不认为这是正确的方法。
那么，它是如何工作的，以避免我的ML算法重新
浏览 0提问于2018-06-22得票数 7
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可以在Voice上训练Azure模型吗？ 我正在处理一个呼叫中心用例，其中当客户根据描述打电话投诉时，ML模型应该能够预测和分类客户投诉 实际上，我能够训练“两类增强决策树”模型，使用特征散列技术对基于文本的投诉进行训练，但专门针对语音来训练模型 指导，例子和参考资料会有所帮助。 Incase OOB功能不会存在于MLS中，也可以了解解决方法 谢谢 嗨，谢谢你的回复。这就是核心思想。 呼叫中心应具有包含标签、客户投诉和功能问题描述的数据 示例“客户投诉”将是计费问题或网速 示例描述将是“嘿，我正在支付$x，但是价格被$y提高了，你能为我每月通过$z降低的账单应用一些促销吗？” will服务将
浏览 18提问于2020-01-28得票数 0
我在Matlab2014a中用函数RUSBoost()训练了一个二进制分类问题的集成模型()。此函数的训练是通过函数fitensemble().的输入参数“k折叠”执行10倍交叉验证。
但是，如果我使用预测(模型，Xtest)，由该函数训练的输出模型不能用于预测新数据的标签。我检查了Matlab的文档，其中说我们可以使用kfoldPredict()函数来评估训练过的模型。但是我没有通过这个函数找到新数据的任何输入。另外，我发现训练后的交叉验证模型的结构与没有交叉验证的模型是不同的。因此，可以建议我如何使用该模型，这是与交叉验证训练，以预测标签的新数据？谢谢！
浏览 3提问于2015-06-16得票数 0
1回答
我有一组带标签的训练数据，我正在训练一个ML算法来预测标签。然而，我的一些数据点比其他数据点更重要。或者，类似地，这些点比其他点具有更少的不确定性。
有没有一种通用的方法来包括模型中每个训练点的重要性表示权重？是否有一些特定的型号能够做到这一点，而其他型号则没有呢？
我可以想象复制这些点(也许稍微涂抹它们的特征以避免完全重复)，或者对不太重要的点进行下采样。有没有更优雅的方法来解决这个问题？
浏览 0提问于2017-10-07得票数 1
我遇到了一个问题，我不知道如何在ML模型中使用列表作为标签。基本上，我有一个数据框架如下：
我的特征集是一个数字列表，我的标签也是一个数字列表。我怎么把一个和另一个联系起来？我已经用过二进制标签了，但是我不能用非二进制标签来管理它。
ps:我知道我的数据缺乏预处理，而且由于处理速度的原因，我只加载了一小部分数据。
编辑-抱歉没有足够清楚:每个数字是一个词。我的特征复位是文字，我的标签是标题。我试图建立一个模型，给出一个文本，它生成一个标题，基于训练的模型
浏览 1提问于2020-09-01得票数 1
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我最近部署了一个简单的Azure自动化ML模型，我有一个端点可以给我预测。现在，我想要做的是将更新推送到AI模型，以便它始终是最新的。 例如，我想预测一个在10分钟内发生的事件。10分钟过去后，我了解到了真正的价值，我希望在ML模型数据数组的末尾推送该值，而不必重新训练/部署所有内容。这在Automated ML中是可能的吗？ 编辑:或者，如果我可以在我自己的本地服务器上脱机运行predictor/retraining，也是可以的。azure允许下载经过训练的模型，但我真的不知道如何使用pkl文件，或者其中的内容。
浏览 19提问于2021-08-06得票数 3
2回答
我新来的人工智能世界，并尝试了一些实践。看来我需要一些第三方的经验。
假设我需要消除图像缺陷(实际上任务更棘手)。我希望经过训练的神经网络能够对缺陷区域进行插值。
基于这些原因，我尝试创建简单的神经网络。它有输入:灰度图像与差(72*54)和相同的图像，没有缺陷。隐层有2*72*54个神经元。
主要代码段
cv::Ptr<cv::ml::ANN_MLP> ann = cv::ml::ANN_MLP::create();
int inputsCount = imageSizes.width * imageSizes.height;
std::vector<i
浏览 3提问于2017-06-19得票数 2
2回答
假设我有训练和测试数据，可能会缺少一个逻辑序列号。有没有可能推断出一个不存在的值？
例如:训练/测试数据具有为标签指定的值1、2、3、4、5...7、8、9、10。
有没有可能，基于数据模型，即使在训练或测试数据中没有出现这种情况，它也可以预测结果为6？
我是机器学习的新手，读过关于监督/非监督学习的文章。很难确定一个明确的答案，因为很难将正确的术语应用到我不熟悉的领域。
最好是在包含不存在标签值的数据集中创建任意行？
使用ML.net。
如果这是一个简单的问题，很抱歉。
谢谢
浏览 41提问于2018-12-05得票数 0
回答已采纳
我想手动分析我的ML模型(无论哪个)所做的错误，将其预测与标签进行比较。根据我的理解，这应该在验证集的实例上完成，而不是在训练集上。我通过GridSearchCV训练我的模型，提取best_estimator_，在交叉验证期间表现最好的那个，然后在整个数据集上重新训练。 因此，我的问题是:如果我的最佳模型在整个训练集上重新训练，我如何在验证集上获得预测以与标签进行比较(而不接触测试集)？ 一种解决方案是在执行GridSearchCV之前进一步拆分训练集，但我猜肯定有更好的解决方案，例如在交叉验证期间获得对验证集的预测。有没有办法让这些预测成为最好的估计器？ 谢谢!
浏览 32提问于2020-09-25得票数 0
回答已采纳
我在ML.NET中使用ML.NET，反复将我的数据集分割成一个训练和测试集。例如，sklearn中，对应的函数接受一个种子作为输入，因此可以获得不同的拆分，但是在ML.NET中，对TrainTestSplit的多次调用似乎返回相同的拆分。是否有可能改变TrainTestSplit使用的随机种子？
浏览 1提问于2018-11-15得票数 4
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让我们考虑一下，我们有几张3种不同动物的图片，比如一只狗，一只猫和一匹马。然后，我们使用这3个标签使用机器学习来训练我们的图像分类模型。目前，我们正在使用该ML模型对动物图像进行分类。 现在，每当我们有一些猫、马以及新动物老虎和狮子的新图像时，我们希望将这些新图像添加到我们的ML模型中，并将新动物图像添加到新标签类别中，并使用更新后的ML模型进行图像分类。因此，在当前的场景中，我们有5类动物图像。 那么，如何最优地重新训练这种ML模型呢？在这种情况下，哪些技术、框架或平台最适合使用？
浏览 44提问于2020-11-20得票数 1
我们正在试图弄清楚如何在GCP中托管和运行许多现有的scikit-learn和R模型(按原样)。似乎ML引擎是Tensorflow的专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab，我如何在Google云平台上训练scikit-learn模型并管理我的模型？我仍然可以使用ML Engine吗?或者大多数人是否采取了不同的方法？
作为更新，我能够通过将其作为训练作业提交给ML引擎来获得训练scikit-learn模型运行的python脚本，但是还没有找到托管酸洗模型或将其用于预测的方法。
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
1回答
我保存了我的ML模型，它已经被训练过。我选择的是SVM，我用泡菜来保存它。如何使用该模型对csv文件中没有情感标签的新数据集进行分类？
我用朱庇特笔记本做这个项目
浏览 8提问于2022-12-04得票数 0
我正在学习如何使用Azure ML Studio执行机器学习。目前，我只尝试过使用Python进行机器学习。 我使用Azure ML和Python运行了相同的机器学习项目，以查看每个产品的结果与均方根误差(RMSE)有多接近。到目前为止，Azure ML和Python的RMSE有很大不同。 我不明白为什么RMSE离得这么远。我能想到的唯一原因是因为Python在训练数据上‘拟合’模型的方式。Python使用以下代码来拟合训练数据 lr = LinearRegression(labelCol='xxxx')
lrModel = lr.fit(train_data) 然而，我不知
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
我知道我可以上传我的数据文件到azure ml (作为新的数据集)，或者我可以使用Blobs (并在ML实验中读取数据)。我想知道在训练机器学习模型和创建与预测相关的ML解决方案时，是否特别推荐其中一个。
我使用Azure的目标是根据各种功能对用户进行集群。我有一个很大的数据集(大约50)。我想知道你是否有什么建议。
感谢大家的帮助！
浏览 2提问于2016-11-20得票数 0
1回答
我有一个文章语料库，标签上的级别是{1,2,3}。现在，我提取了文本的一些特征，但它们是句子级别的特征。为了准备ML训练的数据集，我应该如何标记句子，我是否应该将一篇文章中每个句子的标签作为文章的标签，或者是否有任何其他最好的方法来实现这一点。
提前谢谢。
浏览 0提问于2018-03-12得票数 0
我在csv中有这个训练数据：
RoomType, HasWater
bathroom, true
living_room, false
storage, false
kitchen, true
...
使用golearn训练数据。决策树(不确定决策树是否是正确的？)
func TrainData() {
...
//Do a training-test split
trainData, testData := base.InstancesTrainTestSplit(rawData, 0.50)
tree := trees.NewID3DecisionTree(0.6)
浏览 0提问于2021-02-11得票数 6
我刚接触机器学习和ML.Net (从编码和模型构建器的角度来看)。我已经编写了代码来训练和预测(相对于我们的数据相对简单的示例)，但我认为最好使用Model Builder，因为它会选择适当的模型进行训练。 我在模型构建器中使用数据分类场景。我有一个成功训练的数据集(来自SQL Server)，但我想使用该数据集的不同版本(相同的架构，不同的数据)。在创建另一个数据集时，我现在收到错误"Trial 0遇到错误，消息:必须至少为2“，并且我无法找到有关该错误的任何信息。我比较了两个数据集(列类型、空值，检查高级数据选项以确保它们是相同的)-训练的原始数据集和抛出此异常的新数据集，除了数
浏览 24提问于2021-10-05得票数 0
利用org.apache.spark.mllib学习算法，在不需要训练算法的情况下对流水线进行设置。
var stages: Array[org.apache.spark.ml.PipelineStage] = index_transformers :+ assembler
val pipeline = new Pipeline().setStages(stages)
然后，我们使用LabeledPoint来为训练算法准备好数据，最后我们用如下的方法来训练模型
val model = GradientBoostedTrees.train(sc.parallelize(trainingData.
浏览 2提问于2016-05-31得票数 0
我在深度学习中读到了“训练和推理”。这与一般ML中“训练/测试”的概念有何不同？在列车/测试分裂模型还没有看到测试集的数据。这与谈论深度学习模型的“推理”阶段不一样吗？
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
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我目前正在做一个有敏感数据的项目。我可以在单个平台(公司PC)上查看数据，但在该平台之外，我无法处理它。我想用数据训练一个ML算法，但要做到这一点，我必须使用不同的PC。不过，我不能在那台电脑上处理数据。
是否有一种仍然可以用于ML的格式来翻译和保存数据，但它不是显式的原始格式？
浏览 0提问于2020-11-05得票数 1
3回答
给出第一周和第二周的数据，我试着训练一个模型来预测第三周的数据。
目标标签称为目标。
我对应该使用哪些正确的特性来训练模型感到困惑，因为这个问题着眼于用户的历史操作来预测他们的未来行为。
列车数据
id,date,week_day,target
1,2019-01-01,1,10
1,2019-01-02,2,6
1,2019-01-03,3,7
2,2019-01-01,1,8
2,2019-01-02,1,5
2,2019-01-03,1,4
测试数据(见未来日期)
id,date,week_day,target
1,2019-01-10,1,15
1,2019-01-11,2,13
1,
浏览 0提问于2019-01-26得票数 0
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我是ML的初学者，我希望能够使用数据库中的实时温度来预测温度。在训练模型之后，我希望能够监控错误并添加阈值。如果实际温度与预测温度之间的误差大于我的阈值，我想重新训练。有可能吗？
浏览 11提问于2019-05-06得票数 1
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#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/ml.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
int main()
{
size_t const FeatureSize = 24;
{
auto rtrees = cv::ml::RTrees::create();
rtrees->setMaxDepth(10);
rtrees->setMinSampleCount(2);
浏览 3提问于2015-08-01得票数 1
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6回答
不知羞耻地跳上这股潮流:-)
受到和后续的启发，作为python的新用户，我很想看看如何做到这一点。看起来python比R更适合这一点，而且我们不必像使用Mathematica或Matlab那样担心许可证问题。
在下面这样的例子中，简单地使用条纹显然是行不通的。如果可以用一种简单的基于规则的方法来处理像这样的困难示例，那将是一件很有趣的事情。
我添加了机器学习标签，因为我相信正确的答案必须使用ML技术，例如Gregory Klopper在原始线程中倡导的受限Boltzmann Machine (RBM)方法。有一些可能是一个很好的起点，但显然需要训练数据来实现这种方法。
在，他们运行
浏览 2提问于2012-01-13得票数 84
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我有一个在SVM上训练的模型，数据集为CSV，上传为blob存储中的blob。如何更新CSV，以及如何使用这些更改来触发重新训练ML模型的管道。
浏览 0提问于2019-12-25得票数 0
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