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沙龙
1
回答
skmultiLearn
分类
器
预测
总是
返回
0
python
、
scikit-learn
、
multilabel-classification
我是
skmultiLearn
的新手,现在我用它来对“中文”文档进行多标签
分类
。训练数据集相当小(大约200个句子),我总共设置了6个类。即使我使用训练数据集中的句子,我也只能得到
0
,
0
,
0
,
0
,
0
,
0
作为
预测
结果,我能得到一些帮助吗?谢谢!我的代码: # Import BinaryRelevance from
skmultilearn
from
skmultilearn
.problem_transf
浏览 19
提问于2019-10-16
得票数 2
回答已采纳
3
回答
sklearn-具有多标签的KNearestNeighbors
scikit-learn
、
knn
、
multilabel-classification
verbose =1, cv=3, n_jobs=3, scoring='f1_macro')有没有办法在sklearn中运行多标签
分类
器
浏览 3
提问于2015-08-17
得票数 0
1
回答
如何使用
skmultilearn
在标签特定数据上训练模型
python
、
multilabel-classification
、
skmultilearn
我正在使用
skmultilearn
库来解决一个多标签机器学习问题。有5个标签包含二进制数据(
0
或1)。Sklearn logistic回归被用作基本
分类
器
。但是我需要为每个
分类
器
设置标签特定的特征。一个
分类
器
的标签数据将用作另一个
分类
器
的特征。我不知道该怎么做。 感谢您的帮助。
浏览 16
提问于2020-09-01
得票数 0
1
回答
如何在Python中迭代int类型的稀疏矩阵
python
我正在使用
skmultilearn
.adapt库中的mlnn来解决我的一个
分类
问题。
预测
函数给我的输出是int类型的稀疏矩阵。)output=mlk.predict(testing_M)它只显示了1个输出,即 (
0
,
浏览 3
提问于2017-05-09
得票数 0
3
回答
Sklearn -如何
预测
所有目标标签的概率
python
、
scikit-learn
、
multilabel-classification
因此,我的
预测
由每行的7个概率组成。我尝试了下面的代码,但每个样本只有一个
分类
。
浏览 3
提问于2016-07-16
得票数 8
回答已采纳
1
回答
skmultilearn
MLARAM引发关键错误:
0
python-3.x
、
multilabel-classification
、
skmultilearn
我最近发现了Fernando Benites的MLARAM
分类
器
;Elena Sapozhnikova。当尝试在一组11.000个文档上评估该
分类
器
时。我使用了来自http://scikit.ml/api/
skmultilearn
.adapt.mlaram.html#
skmultilearn
.adapt.MLARAM的更新文档,并尝试: from
skmultilearn
.adapt= _get_label_vector(y, <
浏览 21
提问于2020-04-04
得票数 0
1
回答
使用xgboost
预测
的
分类
classification
、
predictive-modeling
、
xgboost
我试着用xgboost R包构建一个
0
-1
分类
器
。我的问题是如何做出
预测
?例如,在随机森林中,树木“投票”反对每一种选择,最后的
预测
是基于多数。关于xgboost,回归的情况很简单,因为对整个模型的
预测
等于弱学习者的
预测
和(增强树),但是
分类
呢?xgboost
分类
器
是否与随机林中的工作方式相同(我不这么认为,因为它可以
返回
预测
概率,而不是类成员资格)。
浏览 0
提问于2016-01-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
accuracy_score ValueError:不支持多类多输出
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
multilabel-classification
我想
预测
的样本,可以在一个以上的标签,在一次(多标签
分类
)。因此,我使用库并成功地安装了一个
分类
器
,甚至可以
预测
测试数据。它只是无法输出
分类
器
的准确性。我的数据(最多1100行):依附的vars (我
预测
的vars )是最后4个:N/xN、性别、成熟度和CType。剩下的是独立的vars。from skl
浏览 3
提问于2020-02-21
得票数 1
1
回答
ML.NET -图像
分类
程序
总是
返回
错误的
预测
。
ml.net
我正在尝试使用ML.NET库创建一个图像
分类
程序。我正在遵循下面的Microsoft教程中描述的步骤。 我加载了100个红色图像和100个蓝色图像。训练阶段似乎很有效,因为它能够100%准确地进行
预测
。这个问题在使用模型时会发生;它
总是
返回
错误的
预测
,并且得分
总是
0
。是什么导致了这个问题?
浏览 5
提问于2022-07-11
得票数 1
1
回答
输出不一致的sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
python
、
scikit-learn
、
random-forest
我有一个经过训练的sklearn随机森林多标签
分类
器
,在训练集中,始终存在一个类,这意味着您希望
分类
器
总是
返回
这个类的1。这种情况发生了,但是
分类
器
返回
1而不是
0
,1。.,
0
.]]), array([[1.,
0
.]]), array([[1.,
0
.]]), array([[0.65, 0.35]]), array([[1.]])]在本例中,这是一个单一输入
浏览 4
提问于2022-05-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么交叉验证结果显示出高精度,而存在过度拟合?
python
、
python-2.7
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
我用随机树来解决二进制
分类
问题。训练集包含70k值作为"
0
“类,只有3k作为"1”。此外,在X_test上的
预测
结果应该给出相同数量的"
0
“和"1”。我试着用"
0
“的3k行和"1”的3k行作为训练集,模型要好得多,但这不是解决方案。
浏览 1
提问于2016-03-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
什么是允许接近
0
的
预测
的好的目标函数?
xgboost
、
optimization
、
objective-function
假设我们想
预测
下雨的可能性。因此,只有二进制情况:雨或不雨。$$H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}‘\log (y_i)$$为什么重要 在某些情况下,可以给出
预测
值
0
浏览 0
提问于2018-04-16
得票数 7
1
回答
估计
器
预期为<= 2”
python
、
numpy
、
scikit-learn
[1:]lsty = [] splitted = line.split() lstx.append(splitted[
0
:
浏览 0
提问于2016-11-12
得票数 0
1
回答
python sklearn
分类
器使用的概率分布是什么?
python
、
scikit-learn
、
svm
当使用我的sklearn
分类
器
的
预测
函数时,我想看看它用于
预测
的概率分布,来估计一个置信度。我使用以下简单的
分类
器
配置:我现在用的
预测
是: proba = cl
浏览 3
提问于2017-05-03
得票数 2
2
回答
混淆矩阵导致CNN角化
python
、
keras
、
cnn
、
python-3.x
我正在写一个代码来
分类
两个类别的图像,狗和猫。我写了下面的代码,但所有的狗图像都被归类为猫,如混乱矩阵所示。注:我尝试了70年代,但得到了同样的结果。
浏览 0
提问于2020-02-02
得票数 1
1
回答
学习:如何检索KFold简历的
预测
概率?
python
、
scikit-learn
、
classification
我已经将它们分割成两个独立的数据集,并使用它们自己的
分类
器
(可视和文本),现在我想将这两个
分类
器
的
预测
结合起来形成一个最终的
预测
。 但是,我的类是二进制的,要么是1,要么是
0
。最后,我得到了两个填充了1和
0
的n_samples列表,我假设对于大多数算法/
分类
器
来说,这些信息不足以进行有用的
预测
(例如,当一个
分类
器
预测
1,而另一个
浏览 6
提问于2015-06-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在java程序中使用sciki- learn
分类
器
java
、
python
、
scikit-learn
、
weka
、
svm
我有一个经过训练的scikit-learn
分类
器
(Python),我需要在Java程序中使用它。我知道我可以像下面这样存储我的python
分类
器
(clf):我也知道有,我们可以在python中使用weka
分类
器
我需要一种方法将我的*.pkl文件加载到java程序中,创建另一个
分类
器
(例如使用weka API),并使用此文件中包含的信息对其进行
浏览 1
提问于2015-07-08
得票数 2
1
回答
分类
器
总是
预测
相同的标签
python
、
scikit-learn
、
classification
我正在训练不同的
分类
器
,比如Desciscion树或SVC,它们
总是
预测
相同的标签。
预测
它是dataset.The报告中最常用的标签的标签是这样的: 3 0.00 0.00 0.00 144有什么方法可以避免
分类</em
浏览 0
提问于2015-09-13
得票数 0
1
回答
不平衡数据集-正多数类
class-imbalance
、
auc
我的数据集包括150名病人,其中50名为对照组/健康(阴性),100名为病人(阳性)。如果我想让我的模型具有高特异性的敏感性,换句话说,就是低的假阳性率,我是否应该对我的模型进行加权修正?因为通常情况下,肯定类是少数类,我明白为什么你需要纠正它,但我应该这样做吗? 谢谢
浏览 0
提问于2020-02-10
得票数 0
1
回答
朴素贝叶斯概率
总是
1
python
、
scikit-learn
、
text-classification
我希望使用
分类
器
返回
的概率作为可信度的度量,但是predict_proba()方法
总是
返回
"1.0“表示所选的类,而
返回
"0.0”表示其余的类。
分类
器
可能会弄错金融投资或和弦,但predict_proba()输出没有表现出犹豫的迹象.我一直在一个层次
分类
树(浅:不超过3层深)上训练
分类
器
,每个类别有7个文本(手动
分类
)。就目前而言,这是flat培训:我没有将层次
浏览 4
提问于2013-08-05
得票数 8
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