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·多标签分类与多分类的通俗理解

[深度概念]·多标签分类与多分类的通俗理解想到了一个很恰当比方其实类似与多选题与单选题的问题多分类(单选题)就是选出最大正确概率的选项多标签(多选题)需要判断每个选项是否正确也不难理解多分类需要用...softmax激活使得每个选项转化为概率而多标签分类使用singmod转化为多个二分类问题多标签的难点也类似于多选题对于单选题的难度

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基于Keras的多标签图像分类

其实关于多标签学习的研究，已经有很多成果了。主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法，只通过转换原始问题来解决多标签问题。如BR， LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配多标签问题。...网络模型的目标就是同时预测衣服的颜色以及类型。...多标签分类项目结构整个多标签分类的项目结构如下所示： ├── classify.py ├── dataset │ ├── black_jeans [344 entries │ ├── blue_dress...：保存的模型文件，用于 classify.py 进行对测试图片的分类； mlb.pickle：由 scikit-learn 模块的 MultiLabelBinarizer 序列化的文件，将所有类别名字保存为一个序列化的数据结构形式...，原因主要是多标签分类的目标是将每个输出的标签作为一个独立的伯努利分布，并且希望单独惩罚每一个输出节点。

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TensorFlow 2.0中的多标签图像分类

使用TF.Hub迁移学习模型训练与评估导出Keras模型了解多标签分类近年来，机器学习在解决之前无法想象的规模的复杂预测任务方面显示出巨大的成功。...它以所有电子测量，错误，症状，行驶里程为输入，并预测万一发生汽车事故时需要更换的零件。多标签分类在计算机视觉应用中也很常见。...可以决定忽略少于1000个观察值的所有标签（简短，西方，音乐，体育，黑色电影，新闻，脱口秀，真人秀，游戏秀）。这意味着由于缺少对这些标签的观察，因此不会训练该模型预测这些标签。 ?...每个最终神经元将充当一个单一类别的单独的二进制分类器，即使提取的特征对于所有最终神经元而言都是相同的。使用此模型生成预测时，应该期望每个流派都有一个独立的概率得分，并且所有概率得分不一定总和为1。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。

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临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制

ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。...如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图，有你需要的一切（建议保存）：混淆矩阵混淆矩阵计算 R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果...，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。...这篇文章带大家介绍最常见的并且好用的二分类变量的ROC曲线画法。方法1 方法2 方法3 方法1 使用pROC包，不过使用这个包需要注意，一定要指定direction，否则可能会得出错误的结果。...plot(perf, lty=3, col="grey78", add=TRUE) plot of chunk unnamed-chunk-12 这个包还可以计算非常多其他的指标

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基于MLxtend绘制分类模型的决策边界

本文介绍如何使用MLxtend来绘制与分类模型相关的决策边界decision_regions。...plt.title(lab) # 模型名称 plt.show()半月数据集的分类Half-Moonsmake_moons是Scikit-learn库中的一个函数，用于生成具有两个弯月形状的数据集...onehot-encoded outputs (Keras)定义了一个名为Onehot2Int的类，该类用于将模型预测的one-hot编码结果转换为整数import matplotlib.pyplot...standardizefrom mlxtend.plotting import plot_decision_regionsclass Onehot2Int(object): # 参数为model；表示需要转换预测结果的模型...one-hot处理后的模型# 绘制决策边界plot_decision_regions(X, y, clf=model_no_ohe)plt.show() 9600/9600 [============

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机器学习分类模型的构建和预测

1.作用根据已知数据和它的分类来构建分类器，对未遇见过的数据进行分类。 labeled data(已标记的数据) = training data，就是已知特征和分类，用于构建分类器的数据。...2.步骤 (1)构建模型 (2)模型从我们传递给他的已标记数据中学习 (3)将未标记的数据作为输入传递给模型 (4)模型预测未遇见过的数据标签本文主要介绍的是K临近法 ,也就是 k-Nearest Neighbor...非常之简单图中黑色的点，如果我们设置k=3，就会预测为红色，设置k=5，就会预测为蓝色。颜色界限就是预测边界，模型预测红色背景色的属于0，灰色背景色的属于1。...该分类器从我们传递给他的标记数据中进行学习 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd import...：将未标记的数据作为输入传递给它让它预测这些未遇见过的数据的标签 X_new = np.array([[56.8, 17.5], [24.4, 24.1],

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【小白学习PyTorch教程】十六、在多标签分类任务上微调BERT模型

「@Author：Runsen」 BERT模型在NLP各项任务中大杀四方，那么我们如何使用这一利器来为我们日常的NLP任务来服务呢？首先介绍使用BERT做文本多标签分类任务。...文本多标签分类是常见的NLP任务，文本介绍了如何使用Bert模型完成文本多标签分类，并给出了各自的步骤。...select=train.csv 该数据集包含 6 个不同的标签（计算机科学、物理、数学、统计学、生物学、金融），以根据摘要和标题对研究论文进行分类。标签列中的值 1 表示标签属于该标签。...每个论文有多个标签为 1。 Bert模型加载 Transformer 为我们提供了一个基于 Transformer 的可以微调的预训练网络。...bert微调就是在预训练模型bert的基础上只需更新后面几层的参数，这相对于从头开始训练可以节省大量时间，甚至可以提高性能，通常情况下在模型的训练过程中，我们也会更新bert的参数，这样模型的性能会更好

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长尾分布的多标签文本分类平衡方法

，即一个样本只对应一个标签，但实际上多标签在实际应用中也非常常见，例如个人爱好的集合一共有6个元素：运动、旅游、读书、工作、睡觉、美食，一般情况下，一个人的爱好有这其中的一个或多个，这就是典型的多标签分类任务...\sigma(z_i^k)，对于多标签分类问题来说我们需要将模型的输出值压缩到[0,1]之间，所以需要用到sigmoid函数原本单标签问题，真实值y^k相当于一个onehot向量，而对于多标签来说，真实值...下面，我们介绍三种替代方法解决多标签文本分类中长尾数据的类别不均衡问题。..."难分类"的样本上，这些样本对其真实值的预测概率很低。...使用的模型为SVM，对比不同损失函数的效果个人总结这篇论文，创新了但又没创新，所有的损失函数都是别人提出来的，自己的工作只是在多标签数据集上跑了一遍做了个对比。

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【图像分类】基于Pascal VOC2012增强数据的多标签图像分类实战

近期在复现论文过程中发现，使用增强数据集进行多标签分类时，某些图片缺少对应的标记，需要对照原始Pascal VOC2012数据集的标注方法，重新获取各类物体的标注信息，并完成多标签分类任务以及相应的指标评价...现将相关细节和部分代码进行解读，以帮助大家理解多标签分类的流程和相关注意事项。...txt文件本次实战是关于图片多标签分类任务的介绍，因此主要关注的为Annotation文件夹和ImageSets下的Main文件夹。...在多标签分类任务中，我们可以构建一个1x20的矩阵作为图片的标签，其中对应的类别若存在，则置1，反之则置0。...总结以上就是整个多标签图像分类实战的过程，由于时间限制，本次实战并没有进行详细的调参工作，因此准确率还有一定的提升空间。

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【图像分类】基于Pascal VOC2012增强数据的多标签图像分类实战

接着上一次的多标签分类综述，本文主要以Pascal VOC2012增强数据集进行多标签图像分类训练，详细介绍增强数据集制作、训练以及指标计算过程，并通过代码进行详细阐述，希望能为大家提供一定的帮助！...作者&编辑 | 郭冰洋上一期多标签图像分类文章，也是本文的基础，点击可以阅读：【技术综述】多标签图像分类综述 1 简介基于image-level的弱监督图像语义分割大多数以传统分类网络作为基础，从分类网络中提取物体的位置信息...近期在复现论文过程中发现，使用增强数据集进行多标签分类时，某些图片缺少对应的标记，需要对照原始Pascal VOC2012数据集的标注方法，重新获取各类物体的标注信息，并完成多标签分类任务以及相应的指标评价...现将相关细节和部分代码进行解读，以帮助大家理解多标签分类的流程和相关注意事项。...在多标签分类任务中，我们可以构建一个1x20的矩阵作为图片的标签，其中对应的类别若存在，则置1，反之则置0。

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分类干货实践 | 重新标注128万张ImageNet图片：多标签，全面提升模型性能

为此，这些研究者决定使用多标签对 ImageNet 训练集进行重新标注：他们在额外的数据源上训练了一个强大的图像分类器，使用其生成多标签，解决了标注成本问题；在最终池化层之前使用像素级多标签预测，以充分利用额外的位置特定监督信号...重新标注 ImageNet 研究者从机器标注器中获得密集真值标签，从这类模型中获得的预测可能接近于人类预测。...所以，如果数据集中存在大量的标签噪声，则利用单标签交叉熵损失训练的模型倾向于预测多标签输出。此外，利用分类器获取标签还有一个好处：提取位置特定的标签。...他们在包含 128 万训练图像和 5 万验证图像的 ImageNet-1K 基准上评估 ReLabel 策略。对于所有模型，他们均使用标准数据增强技术，如随机剪裁、翻转、色彩抖动。...研究者使用多标签分类数据集 COCO 进行实验，然后使用基于标签映射的 LabelPooling 训练多标签分类器。

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临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制

生存资料的ROC曲线绘制，最常见的那肯定是timeROC和survivalROC了，这两个包非常像，我比较喜欢用timeROC。...iid=TRUE) ROC #查看模型变量信息 ## Time-dependent-Roc curve estimated using IPCW (n=297,...blue", add=TRUE, lwd=2) #add指是否添加在上一张图中 plot(ROC, time=3, col="orange", add=TRUE, lwd=2) #添加标签信息...round(ROC[["AUC"]][3],2))), col=c("red", "blue", "orange"), lty=1, lwd=2,bty = "n") 多指标...多指标的ROC曲线非常简单，就是构建多个ROC，依次添加即可： # riskScore的ROC曲线 ROC.risk <- timeROC(T=df2$futime,

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『深度概念』理解多标签图像分类任务的MAP评价方法

1.概念介绍多标签图像分类（Multi-label Image Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法...AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏，mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏，得到AP后mAP的计算就变得很简单了，就是取所有AP的平均值。...2.计算方法 mAP虽然字面意思和mean accuracy看起来差不多，但是计算方法要繁琐得多，以下是mAP的计算方法：首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence score，每一类...上图比较直观，圆圈内（true positives + false positives）是我们选出的元素,它对应于分类任务中我们取出的结果，比如对测试样本在训练好的car模型上分类，我们想得到top...实际多类别分类任务中，我们通常不满足只通过top-5来衡量一个模型的好坏，而是需要知道从top-1到top-N（N是所有测试样本个数，本文中为20）对应的precision和recall。

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基于随机森林模型的心脏病人预测分类

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。...后面会对部分属性的特征重要性进行探索模型得分验证关于混淆矩阵和使用特异性（specificity）以及灵敏度（sensitivity）这两个指标来描述分类器的性能： # 模型预测 y_predict...也就是说PDP在X1的值，就是把训练集中第一个变量换成X1之后，原模型预测出来的平均值。...summary plot 为每个样本绘制其每个特征的SHAP值，这可以更好地理解整体模式，并允许发现预测异常值。...] 多样本可视化探索下面的图形是针对多患者的预测和影响因素的探索。

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Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署

基于Caffe VGG16 的多标签分类这里采用从图像直接读取图片数据和标签的方式进行多标签分类. 1...._->Transform(cv_img, &(this->transformed_data_)); trans_time += timer.MicroSeconds(); // 图片的多...labels 预读取 for(int i = 0;i < label_dim;++i){ // lines_[lines_id_].second就是最开始改为的int*,多label...基于VGG16多标签分类 3.1 train_val.prototxt name: "vgg16-multilabel" layer { name: "data" type: "ImageMultilabelData...3.5 多标签分类部署 deploy.py #!

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使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列

Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...这些应用包括金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。...使用模型进行未来时间点的预测。可视化预测结果和实际值。代码实现在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。完整代码实现下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.show() 总结通过生成模拟数据集并保存为CSV文件，我们可以使用上述步骤完成基于LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练

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华为 | LTV预测：基于对比学习的多视角模型

模型对历史交易数据进行学习后，预测未来的LTV值，作为下一步行动(例如投放广告)的决策和参考 2.2 CMLTV框架整体的GMLTV框架如下图所示，当每个batch的训练样本到达时，首先使用多视角LTV...预估模型得到用户的购买概率和多个LTV回归结果，接着对batch中的样本应用混合对比学习策略，捕获样本间的内在相关性 2.2.1 多视角LTV预估多视角LTV预估模块使用不同特征的异构回归器来从多个方面来分析输入样本...第三个是基于分类的回归器，它首先将回归任务转换为分类问题，然后根据每个的类概率重建实值分数作为最终预测。...具体而言，LTV 标签y对应的类标签c获取如下： c = \lfloor \log_2(1 + y) \rfloor 类别向量 \hat{y}_c 的预测如下 \begin{aligned} h_{c..._{y_i>0}[L_d(i) + L_l(i) + L_c(i)] 其中二元分类损失和对比损失是在所有样本上计算的，而回归损失仅在正样本上计算。

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预测三分类变量模型的ROC介绍

我们对Logistics回归很熟悉，预测变量y为二分类变量，然后对预测结果进行评估，会用到2*2 Matrix，计算灵敏度、特异度等及ROC曲线，判断模型预测准确性。...答案：macro-average and micro-average 接下来，我们将介绍如何建立模型预测三分类变量，及对模型准确性进行评估。...1.模型构建我们根据 iris数据集中的 Species三分类变量，建立多元回归模型，根据花的特征预测Species种类，其中我们添加xv新变量；首先我们对 iris数据集进行拆分成 Training...,data=train) summary(fit1) fit1结果解读比二分类多一个分类。参照OR的解释。...2.观测值VS预测值-Matrix 构建完模型fit1后，需要对testing 数据进行预测，然后我们创建一个真实值与预测值的矩阵。

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基于PredictionIO的推荐引擎打造，及大规模多标签分类探索

问题与求解在机器学习领域，上述的问题被抽象为模型的建立和预测：根据给出的user feature x，输出符合其兴趣的标签集合L，即F :X →L。...Multi-Label Classification 基于上述思考，新的目标被确定：首先，模型本身的输出就是多标签结果，而不是组合多个二分类的模型去获得最终结果；其次，训练过程是最小化Hamming loss...，这样一个目标可以让多标签的分类更准；最后，必须是可扩展的，不管是在Feature的维度上，还是在Label的维度上，亦或是数据集的大小上，都能适应一个很大的规模。...分享期间，白刚详细的介绍了上述3点工作原理及学习机制，并针对Spark上的实现进行了详细讲解，其中包括：多标签情况下弱分类器的系数的计算及其数学意义。...通过参考2014年的文献，主要分享了这三个方面的多标签弱分类算法： Decision stump：一个只有一个节点的决策树，只有两个模型参数。

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用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

p=8640 介绍在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们将开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。...在本文结尾，您将能够对数据执行多标签文本分类。数据集数据集包含来自Wikipedia对话页编辑的评论。评论可以属于所有这些类别，也可以属于这些类别的子集，这使其成为多标签分类问题。 ...输出：您可以看到，“有毒”评论的出现频率最高，其次分别是 “侮辱”。创建多标签文本分类模型创建多标签分类模型的方法有两种：使用单个密集输出层和多个密集输出层。...具有单输出层的多标签文本分类模型在本节中，我们将创建具有单个输出层的多标签文本分类模型。在下一步中，我们将创建输入和输出集。输入是来自该comment_text列的注释。 ...具有多个输出层的多标签文本分类模型在本节中，我们将创建一个多标签文本分类模型，其中每个输出标签将具有一个输出密集层。

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