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绘制模型多标签分类的所有预测
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我想画出我正在尝试训练的模型的输入和输出： 输入数据形状： processed_data.shapearray([8.49532852e-01],(100, 6) 输出基本上是每个标签的概率array([[0.53827614, 0.64929205, 0.48180097, 0.5006
浏览 11提问于2020-04-05得票数 0
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我用滑雪随机福雷斯特来训练我的模型。使用模型的相同输入特性，我尝试首先使用label_binarize传递目标标签，以创建目标标签的一个热编码，然后尝试使用label_encoder对目标标签进行编码。在这两种情况下，我得到了不同的准确性分数。有什么特别的原因导致这种情况发生，因为我只是使用另一种方法来编码标签，而不更改任何输入特性。
浏览 0提问于2020-05-17得票数 2
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作为绘制ROC曲线的参数，例如在分类模型中，我可以得到预测的标签和预测的概率。输出层中有softmax层。
在分类问题中，我应该使用预测的标签或预测的概率来绘制ROC曲线。
浏览 0提问于2018-05-27得票数 1
目前，AutoML Vision 正在输出一个具有相应得分的SingleLabel。例如：
Class C and 0.3551 / 0.36Class B
浏览 1提问于2021-03-31得票数 0
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是否有可用于多类多标签分类的评估指标？例如，我参加了kaggle的以下比赛，它需要ROC AUC作为评估指标。：
使用sklearn可以做到这一点吗？
浏览 3提问于2013-08-07得票数 0
最初，我把它作为一个多标签问题来处理，在输出层中我使用了176 Sigmoid函数。但是它并没有像预期的那样起作用，而且我得到的准确性也很差。由于我的问题中的所有标签都不是独立的，例如，如果saree是绿色的，那么它不会是红色或黑色，如果saree是Banarasi类型，那么它就不会是我的标签列表中提到的其他类型。所以现在我计划使用多个ML模型，
浏览 8提问于2022-02-16得票数 0
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对于多类分类，通常会选择一个混淆矩阵来绘制预测类与目标类之间的误差。
什么是显示多标签分类器错误的最佳方法？由于同时预测了多个类，因此预测与目标之间的映射并不总是可能的，因此通常不适合混淆矩阵。我的第一个想法是绘制一个条形图，每个类都有一个漏掉的条形图和一个错误预测的条形图。
浏览 0提问于2018-10-05得票数 5
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如何标记图像的对象
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我搜索了很多东西，想知道如何测试图像中存在的物体。我正在寻找能够提供这方面服务的科学/技术的名称。这是基于内容的图像检索吗？我需要局部特征提取吗？它们是建立在深度学习的基础上的，还是通过SIFT之类的方法工作的？我所研究的只是能够接收到一个查询图像并搜索一个数据库来说明哪个图像“类似”，而不是哪个图像包含了它。
浏览 5提问于2020-06-02得票数 0
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虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个-Vs-All和支持多标签的部分是令人困惑的
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
我在为多标签分类收集训练数据。输入到该项目的一些数据将没有足够的信息将其分配给其中一个标签。如果我用不属于标签的数据来训练模型，它会避免给不清楚的新数据贴标签吗？我是否需要用一个“不清楚”的标签来训练它，还是应该让这类数据不加标签？
我似乎在spaCy文档中找不到这个问题的答案。
浏览 12提问于2022-11-17得票数 1
我不知道引导业务流程的二进制分类问题是否真的是二进制问题。正如您所看到的，指导意味着影响业务流程的结果。因此，地面真相数据将与没有模型的情况不同。标签0的预测
1标签1
浏览 0提问于2017-02-15得票数 3
我对数据科学比较陌生，对如何测量多类神经网络的精度感到困惑。我正在建立的模型试图用20种不同的结果来预测某一特定事件的结果--标签中有些不平衡，最频繁的标签大约占总数的15%，最少的频率约为1%。我试图分类的事件很难预测，我对所有事件的准确率约为20%感到满意--然而，我担心，当我做到这一点时
浏览 0提问于2020-10-26得票数 1
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我有一个关于处理多标签分类问题的方法的问题。由于单个标签问题可以被描述为二进制分类(如果有两个标签)或多类分类问题(如果有多个标签，即labels>2)，目前的转换方法似乎都将多标签问题转化为多个二进制问题。在这种情况下，对于一个测试文档，每个经过训练的单标签多类分类器
浏览 5提问于2016-03-02得票数 1
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我正在训练一个模型，我需要为其报告类别概率，而不是单个分类。我有三个类，每个训练实例都有分配给它的三个类中的任何一个。谢谢！
浏览 1提问于2017-02-10得票数 14
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我有一个用Keras编写的多标签分类器，我想从中计算出AUC，并为从我的测试集分类的每个元素绘制一个ROC曲线。
基本上，我的工作流程如下:我有一个预先训练过的model，Keras的实例，我有特性X和二进制标签y，y中的每个元素都是一个长度为1000的数组，因为它是一个多标签分类问题
浏览 2提问于2017-01-07得票数 1
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我有一个多标签的分类问题--数以百万计的记录可能包含多个标签。我在网上遇到了与缺乏研究/例子有关的问题，并且无法创建一个强有力的模型。是否建议不要建立多类分类模型，并将任何预测概率超过0的标签视为潜在的标签？即使使用问题转换，如二进制相关性和分类器链，准确率也非常低
浏览 0提问于2018-06-04得票数 1
我选择了Sagemaker提供的BlazingText算法。我不知道如何准确地为此设置训练文件。我将训练文件中的代码行设置为以下格式我做得对吗？
浏览 0提问于2019-09-13得票数 2
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我的数据集是一份医学文本报告的列表。这位病人在使用雕刻凿子时受了伤，导致指尖脱落，所以我们不得不做针头缝合……1- Injury by sharp tools另一份报告结果可能有3种或更多的疾病。我找了很多关于NLP分类的例子。我发现可以从文本中提取人
浏览 0提问于2019-07-23得票数 2
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在二进制和多标号情况下，可以是概率估计，也可以是非阈值决策值(如decision_function在某些分类器上返回的)。在多类情况下，这些必须是概率估计，其之和为1。二进制情况需要形状(n_samples，)，而分数必须是带有更大标签的类的分数。多类和多标签的情况需要一个形状(n_samples，n_classes)。在多类情况下，班级分数的顺序必须与标
浏览 3提问于2020-12-21得票数 5
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