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멀티 클래스 문제와 멀티 라벨 문제의 차이점은 무엇입니까?

52 classification  clustering  terminology  multi-class  multilabel 

KnownLabel 매트릭스 및 PredictedLabel 매트릭스가 제공되는 시나리오를 고려하십시오. KnownLabel 매트릭스에 대한 PredictedLabel 매트릭스의 장점을 측정하고 싶습니다. 그러나 여기서의 과제는 KnownLabel 매트릭스에는 하나의 행이 하나만 있고 다른 몇 행에는 많은 행이 있다는 것입니다 (이 인스턴스는 다중 레이블이 지정됨). KnownLabel 매트릭스의 예는 다음과 같습니다. A =[1 0 0 0 0 1 0 …

25 machine-learning  data-mining  multilabel 

5 개의 클래스가 있고 각 인스턴스가 하나 이상의 클래스에 속할 수있는 데이터 세트에서 다른 분류자를 테스트하고 있으므로 특히 scikit-learn의 다중 레이블 분류기를 사용하고 있습니다 sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. 이제를 사용하여 교차 유효성 검사를 수행하고 싶습니다 sklearn.cross_validation.StratifiedKFold. 다음과 같은 오류가 발생합니다. Traceback (most recent call last): File "mlfromcsv.py", line 93, in <module> main() File …

20 cross-validation  python  multi-class  scikit-learn  multilabel 

scikit을 사용하여 기존 문서에 주제를 할당하기 위해 다중 레이블 분류기를 작성하려고합니다. 나는 통해 전달 내 문서를 처리하고 TfidfVectorizer하여 통해 라벨 MultiLabelBinarizer과를 만들어 OneVsRestClassifier와 SGDClassifier추있다. 그러나 내 분류기를 테스트 할 때 나는 .29 까지의 점수 만 얻습니다.이 점수 는 비슷한 문제에 대해 꽤 낮습니다. 나는 스톱 워드, 유니 그램, 형태소 분석과 …

19 scikit-learn  multi-class  multilabel 

랜덤 포레스트 (RF)는 경쟁적인 데이터 모델링 / 마이닝 방법입니다. RF 모델에는 출력 / 예측 변수라는 하나의 출력이 있습니다. RF를 사용하여 여러 출력을 모델링하는 순진한 접근 방식은 각 출력 변수에 대해 RF를 구성하는 것입니다. 따라서 우리는 N 개의 독립적 인 모델을 가지고 있으며, 출력 변수 사이에 상관 관계가있는 경우 중복 / …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

기술: 문제 영역은 각각 하나 이상의 클래스에 속하는 일련의 특징 벡터가 존재하는 문서 분류로하자. 예를 들어, 문서 doc_1는 Sports및 English범주에 속할 수 있습니다 . 질문: 분류를 위해 신경망을 사용하면 특징 벡터의 레이블은 무엇입니까? 관련이없는 클래스에 0 값이 주어지고 관련 클래스에 1이되도록 모든 클래스를 구성하는 벡터입니까? 따라서 클래스 레이블 목록이 [Sports, …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel