Keras如何处理多标签分类？
我不确定如何解释Keras在以下情况下的默认行为： 我的Y（真实值）是使用scikit-learn的MultilabelBinarizer设置的。 因此，举个随机的例子，我的y列的一行被独热编码为： [0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1]。 所以我有11个类可以被预测，而且可能会...
面对 ValueError: 目标是多类别但平均值='二进制'
我正在尝试使用朴素贝叶斯算法处理我的数据集。我能够找到准确性，但是尝试找出相同的精确度和召回率时却出现以下错误： ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average sett...
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...
使用TensorFlow进行多标签文本分类
文本数据被组织成具有 20,000 个元素的向量，如 [2, 1, 0, 0, 5, ...., 0]。第 i 个元素表示文本中第 i 个单词的频率。 基准真实标签数据也表示为具有 4,000 个元素的向量，如 [0, 0, 1, 0, 1, ...., 0]。第 i 个元素表示该文本的第 ...
多分类-多标签分类的精确度/召回率
我想知道如何计算多类多标签分类中的精度和召回率，即存在多个标签且每个实例可以有多个标签的分类？
XGBoost用于多标签分类？
是否可以使用XGBoost进行多标签分类？现在我在sklearn中使用GradientBoostingClassifier上的OneVsRestClassifier。它可以工作，但仅使用我的CPU中的一个内核。我的数据中有大约45个特征，任务是预测大约20列具有二进制（布尔）数据的情况。衡量标...
使用哪种损失函数和指标进行高负样本比例的多标签分类？
我正在训练一个多标签分类模型来检测服装的属性。我在Keras中使用迁移学习，重新训练vgg-19模型的最后几层。 总属性数为1000，其中大约99%是0。像准确率、精度、召回率等指标都无法正确评估，因为模型可以预测全部为零的情况下仍然获得非常高的分数。在损失函数方面，二元交叉熵、汉明损失等都...
Scikit Learn多标签分类：ValueError：您似乎正在使用传统的多标签数据表示方式。
我正在尝试在Anaconda 2.7中使用Scikit-learn 0.17来解决一个多标签分类问题。以下是我的代码： import pandas as pd import pickle import re from sklearn.cross_validation import train_...
如何在Keras的flow_from_directory中手动指定类标签？
问题：我正在为多标签图像识别训练模型。因此，我的图像与多个y标签相关联。这与ImageDataGenerator的便捷keras方法“flow_from_directory”产生了冲突，其中每个图像应该在相应标签的文件夹中(https://keras.io/preprocessing/imag...
Caffe与多标签图像
我有一个包含多个标签的图像数据集；该数据集共有100个类别，并且每个图像都与1到5个标签相关联。 我正在遵循以下网址中的指示： https://github.com/BVLC/caffe/issues/550 它说我需要生成一个文本文件，列出图像及其标签，如下所示： /home/my_...