sklearn中的分层分类
是一种机器学习算法，用于解决多类别分类问题。它基于分层的思想，将多类别分类问题分解为一系列二分类子问题，并通过层次化的方式进行分类。
分层分类的优势在于能够处理具有层次结构的多类别分类问题，例如动物分类中的鸟类、哺乳类和爬行类等。它能够充分利用类别之间的层次关系，提高分类的准确性和效率。
分层分类的应用场景非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、医学诊断等领域。例如，在自然语言处理中，可以将文本分类问题分解为一系列子问题，先判断文本是否为新闻类别，再进一步判断是体育新闻还是娱乐新闻。
腾讯云提供了一系列与机器学习相关的产品，可以支持分层分类的实现。其中，腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习算法和模型训练服务，可以用于构建分层分类模型。此外，腾讯云还提供了云服务器、云数据库等基础设施服务，以及云原生应用开发平台，可以支持分层分类模型的部署和运行。
总结起来，sklearn中的分层分类是一种用于解决多类别分类问题的机器学习算法，它能够充分利用类别之间的层次关系，提高分类的准确性和效率。腾讯云提供了与机器学习相关的产品和服务，可以支持分层分类的实现。
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各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
浏览 1109提问于2018-06-04
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我正在开发一个新闻分类系统，其中一个特定的新闻项目被分配给一个组织或公司名称。例如，一条标有“苹果将于2012年9月推出新款iPhone”的新闻被归类为“苹果”新闻。到目前为止，在用苹果新闻、谷歌新闻、微软新闻、三星新闻、美国银行新闻等一系列主题训练分类器后，我从一个训练好的模型中获得了几乎99%的正确分类实例。现在的问题是把像“三星和谷歌准备攻击苹果”这样的新闻分为三个主题，“苹果”，“三星”和“谷歌”。
我这里的问题是，如何使用Mahouts分类将单个项目分类为多个类别。我在这个帖子中看到了类似的问题。
Ted Dunning给出了一个有趣的答案，关于为多个主题创建单独的类别，但在我的例子
浏览 2提问于2012-08-13得票数 0
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假设我需要使用scikit对地址进行分类--学习，那么如果我希望我的分类器能够按照街道名称和邮政/邮政编码对地址进行分类，我应该使用OneVsRest分类器，还是将它们分成两个不同的分类器(用于相同的培训集)？
我尝试了这两种方法，似乎多个分类器可能是一个更好的选择，因为培训多个较小的分类器感觉更快。这就是我们应该做的吗？
浏览 0提问于2015-10-21得票数 2
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在学习机器学习时，我只遇到了使用数字和/或分类列来执行预测和训练/测试算法的问题。但是，我得到了一个包含产品描述列的数据集。
我的疑问是，如何才能考虑到这一列来预测产品的好坏。例如，目标列是0-10之间的数字。
浏览 0提问于2020-08-24得票数 0
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在下面的项目中，我需要用与这些新闻项目相关的公司名称标记新闻项目(在新闻项目中提到公司名称，在许多情况下，在新闻标题中提到公司名称)。
例如:我有大约2000条新闻条目( XML格式)加上了公司名称，它们与故事的相关性(高/低)是手工完成的。对于每个新闻项目，我有以下字段：
story_ID，标题；story_Text；company_name；relevance_level(H/L)
最后两个字段是手动输入的。
我需要自动化这个标记过程--我需要用公司名称和它们与High(H)/Low(L)的相关性来标记新的新闻项目。
注意：
有些新闻项目与任何一家公司无关，因此这些项目没有加标签。
浏览 0提问于2014-07-10得票数 2
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基于R的机器学习多标签文本分类
、、、、
我正在R中构建一个机器学习文本分类模型。如果句子属于多个类别，我希望将句子分类到多个标签中。
例如：“手机屏幕分辨率和电池续航时间都很棒”--目前我可以将句子分为电池功能类和手机功能类，但我希望两者兼而有之。
输出可能如下所示：
这将是伟大的，如果有人可以帮助我的想法或方法，以获得上述结果。
浏览 0提问于2017-12-28得票数 2
3回答
此场景的文本分类技术
、、、
我对机器学习算法完全陌生，我有一个关于数据集分类的快速问题。
目前有一个由两列消息和标识符组成的培训数据。
消息--从包含时间戳和一些文本标识符的日志中提取的典型消息--应该根据消息内容对类别进行分类。
培训数据是通过从工具中提取特定类别并相应地加上标签来编制的。
现在，测试数据只包含消息，我正试图获得相应的分类。
在这种情况下，哪种方法最有帮助？是监督学习还是非监督学习？
我有一个经过训练的数据集，我正试图预测测试数据的类别。
谢谢你，亚当
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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为了寻找一种解决tweet分类问题的算法，我与SVM进行了交叉。从LibSVM开始，我使用它的java库(而不是命令行)实现了一个系统，使用线性函数得到了大约50%-60%的结果。现在我希望执行模型选择，缩放，交叉验证和特征选择，希望提高我的准确性。问题是，我无法通过LibSVM在Java中找到这些特性。那我有什么选择。考虑到我是一个java程序员？如果选择是自己写，怎么写，用什么方法写？我应该和其他机器学习库一起去做这项工作吗？
浏览 5提问于2015-03-13得票数 0
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我是机器学习的新手，我正在做一个需要应用机器学习概念的项目。
问题陈述：
我有大量的(比如说3000个)关键字words.These需要被分成七个固定的categories.Each类别是有训练数据(样本关键字)的.I需要有一个算法，当一个新的关键字传递给它时，它应该预测这个关键字属于哪个类别。
我不知道哪种文本分类技术需要应用于this.do，我们有任何可以使用的工具。
请帮帮忙。
提前谢谢。
浏览 1提问于2014-11-19得票数 0
4回答
腾讯云文档中没有关于TBDS数据接入组件的说明，TBDS都支持哪些数据来源？是否支持工业物联网设备实时数据采集？是否支持如达梦、翰高等国产数据库？另外机器学习平台DI-X也没有相关文档支持。
[附加信息]
浏览 678提问于2018-04-08
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我正在研究一个文本分类问题，我想提高我的模型的准确性。目前，我正在使用的支持向量机与线性SVC和OneVsRestClassifier。模型应该正确地预测父类别的所有子类别。
对于输入的帐户名称，我应该得到我的测试数据文件的正确描述，我将在以后测试模型。
📷
如果我为我的Account_Name字段添加了另一个特性+1或-1，借方和信用，那么在准确性方面还会有什么改进吗？
或者，还有什么有助于提高模型的准确性的吗？
目前这一比率为74%，这一数字很低。
浏览 0提问于2019-08-15得票数 0
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我刚刚完成了CNN二元分类模型的训练。后来创建了两个图表，但由于我对机器学习非常陌生，所以我不了解它们的状态。有人能告诉我我的模型性能好吗。谢谢。
📷
📷
浏览 0提问于2022-10-12得票数 0
嗨，我是机器学习领域的新手，现在我的第一个挑战是提高基于Dog图像分类的图像分类的准确性。所以我在谷歌上搜索，找到了方法，我找到了牛顿的方法。然而，它说它是巨大的，不太可能在一般情况下使用。在我的例子中，我只为7 class.so使用了大约1600张图片，我想可能(我不知道)这是可能的。
你在想什么？在我的情况下这有可能吗？
我不知道机器学习和它的算法，所以如果你能给我一些建议，那会很有帮助的。
浏览 5提问于2021-02-04得票数 1
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我使用极限学习机进行分类，发现我的分类精度只有70+%，这导致我通过创建更多的分类模型来使用集成方法，测试数据将根据大多数模型的分类进行分类。然而，这种方法只提高了很小的分类精度。我能问一下，还有什么其他方法可以用来提高二维线性不可分数据集的分类精度吗？
浏览 2提问于2017-01-03得票数 1
资料来源：-
AdaBoost可以用来提高任何机器学习算法的性能。它最好用在学习能力弱的学生身上。--在分类问题上，这些模型的精度略高于随机概率。。
我不明白上述案文的高亮部分(粗体和斜体)想说什么。有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2018-08-01得票数 0
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我的“机器学习”任务是将良好的Internet流量和恶意流量分离开来。在现实世界中，大多数(比如90%或更多)的互联网流量是良性的。因此，我觉得我也应该选择一个类似的数据设置来训练我的模型。但我遇到了一、两篇研究论文(在我的工作领域)，它们使用“类平衡”数据方法来训练模型，这意味着同样数量的良性和恶意通信量。
一般来说，如果我正在构建机器学习模型，我应该选择一个代表现实世界问题的数据集，还是一个平衡的数据集更适合于构建模型(因为某些分类器的行为不符合类的不平衡，或者由于我不知道的其他原因)？
谁能更清楚地了解这两种选择的利弊，以及如何决定选择哪一种呢？
浏览 0提问于2014-07-22得票数 59
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我从我的客户那里得到了一个新的任务(不是传统的)，它是关于机器学习的。因为我从来没有去过“机器学习”，除了一些小的数据挖掘的东西，所以我需要你的帮助。
我的任务是根据性别(产品所属的人)、年龄组等对任何购物网站上的产品进行分类，我们可以拥有的培训数据是产品的标题、关键词(可在产品页面的html中找到)和产品描述。
我做了大量的研发工作，我发现Image (cloudsight，vufind)返回了产品图像的细节，但没有完全满足需求，我使用了google的建议查询，搜索了许多机器学习算法，最后.
我知道了“决策树学习算法”，但不知道它是如何适用于我的问题。我尝试了"PlayingTenn
浏览 0提问于2015-06-19得票数 0
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试着用机器学习文字让我的脚湿透。
我在这个空间中看到的最常见的数据集是包含类、火腿和垃圾邮件的sms数据集。
最常见和最成功的方法似乎是将此问题建模为一个二进制分类问题，并使用多项式天真Bayes来解决它。
然而，我试图理解为什么这是一个二进制分类问题。
据我所知，垃圾邮件类别有一些共同的特点与它在整个班级-如广告，优惠，免费折扣等。
但是什么是火腿类还没有定义，是吗？火腿的定义是--除了垃圾邮件，什么都没有。
那么为什么这是一个二进制分类任务呢？
为了了解更多的情况，我正在试图解决新闻文章是属于政治阶层还是属于非政治阶层的问题。
假设我有一个标签数据集，每个类大约有3000个样本。
非政治阶
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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新闻文章的多级分类算法
、、、、
我想把这篇新闻文章归类为它所属的类别。我有4类新闻，例如“技术、体育、政治和健康”。我已经为每一类收集了大约50份文件，作为一个培训集。
**培训数据是否足以进行分类？我应该使用哪种算法进行分类？支持向量机，随机森林，Knn，？
我正在使用Scikit-学习 python库来完成我的任务。
谢谢
浏览 1提问于2014-03-29得票数 2
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我的目标是半自动地将文本分配到不同的类别。有一组用户定义的类别和每个类别的一组文本。理想的算法应该能够从人类定义的分类中学习，然后自动对新文本进行分类。有没有人能推荐这样的算法，或许还有实现ше的.NET库？
浏览 0提问于2010-08-27得票数 15
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