multilabel-classification

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    scikit学习中的OneVsRestClassifier和MultiOutputClassifier有什么区别？

    有人可以请解释（例如可能）什么是区别OneVsRestClassifier和MultiOutputClassifier在scikit学习？ 我读过的文档，我已经明白，我们使用： OneVsRestClassifier - 当我们想要做的多类或者多标记分类和它的战略包括装修每类一个分类的。对于每个分类器，该类适用于所有其他类。 （这很清楚，这意味着多类/多标签分类问题可以分解为多个二元分类问题）。
    python scikit-learn classification multilabel-classification multiclass-classification 2017-03-15

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    UserWarning：标签不：NUMBER：存在于所有的训练例子

    我做的多标签分类，在这里我试图预测正确的标签为每个文档，这里是我的代码： mlb = MultiLabelBinarizer() X = dataframe['body'].values y = mlb.fit_transform(dataframe['tag'].values) classifier = Pipeline([ ('vectorizer', CountVector
    python scikit-learn classification text-classification multilabel-classification 2017-03-15

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    用于聚类任务的带有“加权标签”的多标签分类

    这个问题是关于用于聚类任务的多标签多类分类。 Here是两个很好的定义，以确保没有人混淆了两种： 多分类意味着有两个以上类别分类的任务;例如，分类一组可能是橙子，苹果或梨的水果图像。多类分类假定每个样本都被分配到一个且只有一个标签：一个水果可以是苹果或梨，但不能同时存在。 多标签分类为每个样本分配一组目标标签。这可以被认为是预测不相互排斥的数据点的属性，例如与文档相关的主题。文本可能是关于宗教，政
    machine-learning neural-network cluster-analysis multilabel-classification 2017-02-05

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    多种多标签与多标签

    目前，我正在进行项目，我必须对餐馆评论数据进行分类。我正在使用多项式朴素贝叶斯算法。我有点困惑，我的问题与多类或多标签有关。 检讨例 - 请善待你的客户，如客户，不是狗。 。我永远不会去或建议任何人去Naivedyam，Hauz Khas。他们都是生病和完整的商人。食物是版本不好的味道，但地点和工作人员都太肮脏 它包含了三个不同的类，如 Bad Experience Staff Behavior
    python analytics multilabel-classification multiclass-classification 2016-12-24

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    如何用tensorflow执行多标签分类？

    我是tensorflow的新手，想知道是否有任何教程或多标签网络输出示例。 我在问这是因为我有一个图像集合，其中，每个图像可以属于几个类，我的输出需要有每个类的分数。 我也不知道tensorflow是否遵循图像和类的一些文件模式，所以如果有人有一些例子，它会促进很多。 谢谢。
    tensorflow deep-learning multilabel-classification 2017-02-13

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    Scikit学习多标签分类，从MultiLabelBinarizer获取标签

    在多标签分类问题中，我使用MultiLabelBinarizer将我的20个文本标签转换为零和一个二进制列表。 预测后，我得到20个二进制值的列表，我想输出相应的文本标签。 我只是想知道MultiLabelBinarizer（）是否提供了一个回头转换，或者我应该手动进行。
    scikit-learn multilabel-classification 2017-04-06

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    针对文本数据的多标签外核学习：部分拟合的ValueError

    我正尝试构建一个多标签外核文本分类器。如here所述，其思想是批量读取（大规模）文本数据集并部分地将它们拟合到分类器。另外，当您有如here所述的多标签实例时，其思想是以One-Vs-All的方式构建许多二进制分类器作为数据集中类的数量。 当组合MultiLabelBinarizer和OneVsRestClassifier与部分配件出现以下错误sklearn类： ValueError: The t
    python scikit-learn multilabel-classification 2017-02-16

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    多标记分类收敛为全零。

    我试图做一个vs所有多标记分类。我向每个分类器提供一批输入以及预期标签。分类器使用softmax图层进行输出以将标签预测为yes或no。此外，我为每个分类器使用softmax交叉熵损失，并且每个分类器都尝试将其自身损失降至最低。分类器在每一步都保持最小的损失，但将每个标签预测为零。 我怀疑这是因为与整个数据集的大小相比，标签的正面示例相当小。 这是因为我在训练模型的过程中做错了事，还是因为每个标签
    machine-learning tensorflow multilabel-classification softmax 2017-04-15

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    使用OneVsRestClassifier时sklearn.svm.SVC的哪个decision_function_shape？

    我正在做多标签分类，我试图根据问题预测正确的标签： （X = questions，y =来自X的每个问题的标签列表）。 我在想，哪个decision_function_shape为sklearn.svm.SVC应该用OneVsRestClassifier？ 从文档，我们可以读到decision_function_shape可以有两个值'ovo'和'ovr'： decision_function_s
    python scikit-learn svm text-classification multilabel-classification 2017-04-19

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    使用weka的word2vec的分类

    我已经在大约70k句子的语料库上训练了word2vec模型。每个句子都包含一个唯一的关键字，例如'abc-2011-100'，后面跟着描述它的某些特征。现在，我必须对每个abc id进行分类。像abc-2011-100属于abc_category_1。 abc-2999-0000属于abc_category_20等。一个类别可以有多个abc id分配给它。我有大约70000个独特的ABC ID。在
    machine-learning classification weka word2vec multilabel-classification 2017-03-01
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