multilabel पर टैग किए गए जवाब

एक बहुभाषी समस्या और बहुभाषी समस्या के बीच अंतर क्या है?

52 classification  clustering  terminology  multi-class  multilabel 

एक परिदृश्य पर विचार करें, जहाँ आपको KnownLabel मैट्रिक्स और PredencedLabel मैट्रिक्स प्रदान किया गया है। मैं ज्ञात लॉबेल मैट्रिक्स के खिलाफ प्रेडिक्टेलबेल मैट्रिक्स की अच्छाई को मापना चाहता हूं। लेकिन यहां चुनौती यह है कि नाउनलैबेल मैट्रिक्स की कुछ पंक्तियाँ केवल एक 1 है और दूसरी कुछ पंक्तियों में …

25 machine-learning  data-mining  multilabel 

मैं एक डेटा सेट पर अलग-अलग क्लासीफायर का परीक्षण कर रहा हूं, जहां 5 कक्षाएं हैं और प्रत्येक उदाहरण इन वर्गों में से एक या अधिक से संबंधित हो सकता है, इसलिए मैं विशेष रूप से स्किकिट-लर्न के मल्टी-लेबल क्लासिफायर का उपयोग कर रहा हूं sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier। अब मैं क्रॉस-वैलिडेशन का …

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

मैं एक मल्टी-लेबल क्लासिफायर बनाने की कोशिश कर रहा हूं ताकि स्कैकेट का उपयोग करके मौजूदा दस्तावेज़ों को विषय आवंटित किया जा सके मैं अपने दस्तावेजों के माध्यम से उन्हें पारित करने के प्रसंस्करण कर रहा हूँ TfidfVectorizerके माध्यम से लेबल MultiLabelBinarizerऔर एक बनाया OneVsRestClassifierएक साथ SGDClassifierअनुमानक के रूप में। …

19 scikit-learn  multi-class  multilabel 

रैंडम वन (RFs) एक प्रतिस्पर्धी डेटा मॉडलिंग / खनन विधि है। एक RF मॉडल में एक आउटपुट होता है - आउटपुट / पूर्वानुमान चर। आरएफ के साथ कई आउटपुट मॉडलिंग के लिए भोली दृष्टिकोण प्रत्येक आउटपुट चर के लिए एक आरएफ का निर्माण होगा। इसलिए हमारे पास एन स्वतंत्र मॉडल …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

विवरण: बता दें कि प्रॉब्लम डोमेन डॉक्यूमेंट क्लासिफिकेशन है, जहां 1 या अधिक कक्षाओं से संबंधित प्रत्येक फीचर वैक्टर का एक सेट मौजूद है। उदाहरण के लिए, एक दस्तावेज़ और श्रेणियों doc_1से संबंधित हो सकता है ।SportsEnglish सवाल: वर्गीकरण के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, एक फीचर वेक्टर के …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel