从Keras多分类模型获取混淆矩阵
我正在使用Keras构建一个多类模型。model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, batch_size=ba...
多类别分类中的ROC
我正在进行不同的文本分类实验。现在，我需要为每个任务计算AUC-ROC。对于二元分类，我已经使用以下代码使其工作：scaler = StandardScaler(with_mean=False) enc = LabelEncoder() y = enc.fit_transform(label...
scikit learn中的OneVsRestClassifier和MultiOutputClassifier有什么区别？
请问有人能解释一下（最好附上示例），scikit-learn中OneVsRestClassifier和MultiOutputClassifier之间的区别是什么？ 我已经阅读了文档并理解了： - 当我们想进行多类别或多标签分类时，使用 OneVsRestClassifier ，其策略是每个...
Python中多类数据的真正率（TPR）和假正率（FPR）
如何计算多类分类问题的真阳性率和假阳性率？例如，y_true = [1, -1, 0, 0, 1, -1, 1, 0, -1, 0, 1, -1, 1, 0, 0, -1, 0] y_prediction = [-1, -1, 1, 0, 0, 0, 0, -1...
LightGBM多类别分类
我正在尝试使用Python中的LightGBM模型来对多分类问题（3类）进行分类。 我使用了以下参数。params = {'task': 'train', 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_...
XGBoost用于多分类和不平衡数据的处理
我正在处理一个包含3个类别[0,1,2]的分类问题，类别分布不平衡，如下所示。 我想使用Python中的XGBClassifier来解决这个分类问题，但是模型不响应class_weight的调整，而是偏向于多数类0，而忽略少数类1,2。除了class_weight以外，还有哪些超参数可以帮助...
Spark ML - MulticlassClassificationEvaluator - 我们能否按照每个类别标签获取精确度/召回率？
我在使用Spark ML中的随机森林进行多类预测。 在Spark ML中的MulticlassClassificationEvaluator()中，是否可以按每个类别标签获取精确度/召回率？ 目前，我只能看到所有类别的精确度/召回率的组合。
轴错误：计算AUC时，维度为1的数组超出范围。
我有一个分类问题，其中我拥有一张8x8图像的像素值和该图像代表的数字，并且我的任务是使用RandomForestClassifier基于像素值来预测数字（'Number'属性）。数字值的范围可以是0-9。from sklearn.ensemble import RandomForestClas...
断言失败：预测值必须大于等于0，条件x >= y在逐元素上不成立。
我正在运行一个多类模型（总共有40个类），共2000个epoch。这个模型在第828个epoch之前一直很好地运行，但是在第829个epoch时出现了InvalidArgumentError（如下面的屏幕截图所示）。 以下是我用来构建模型的代码。 n_cats = 40 input_...
如何在Pytorch中将One-Hot向量转换为标签索引并进行反向转换？
如何在Pytorch中将标签向量转换为one-hot编码并进行反向转换？ 解决该问题的方法是在浏览整个论坛讨论后复制到这里，而不是通过谷歌搜索找到简单的解决方案。