我正在处理多标签分类问题，使用OneVsRestClassifier和SVC。 from sklearn.datasets import make_multilabel_classification from sklearn.multiclass import OneVsRestClassi...

我希望使用sklearn对多标签数据集进行特征选择。我想要获取跨标签的最终特征集，然后在另一个机器学习包中使用这些特征。我原计划采用此处所述的方法，该方法会单独为每个标签选择相关特征。 from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.featur...

我是一个机器学习的新手。我遇到了一个问题已经几个星期了，希望有人能在这里帮忙: 我有一个数据集，其中一个变量是连续的，其余都是分类的。我成功地对分类变量进行了编码，并希望构建一个多输出分类器。 这是我的数据集： 我的数据集快照 我有以下特征: A, B 我想要预测： C、D、E、F、G ...

我有一个多标签分类问题，我使用了以下代码。但是验证准确率在第一次 epoch 就跳到了 99%，这很奇怪，因为输入特征是从 Inception 模型 (pool3:0) 的 2048 层中提取而来的，标签是 [1000]。（这里是包含特征和标签样本的文件链接：https://drive.goo...

哪种指标更适合Keras中的多标签分类：`accuracy`还是`categorical_accuracy`？显然，最后的激活函数为`sigmoid`，在这种情况下作为损失函数的是`binary_crossentropy`。

我刚接触数组编程，并发现很难解释 sklearn.metrics.label_ranking_average_precision_score 函数。需要您帮助理解它的计算方式，并欢迎任何学习Numpy数组编程的提示。 通常，我知道精度是 ((真正例) / (真正例 + 假正例)) 我问这个...

我正在使用OneVsRest分类器处理一个三类别分类问题（三个随机森林）。每个类别的发生率都用虚拟整数表示（1表示发生，0表示未发生）。我想知道是否有一种简单的替代方法来创建混淆矩阵？因为我所遇到的所有方法都需要以y_pred, y_train = array, shape=[n_sample...

我想使用这里的代码：https://github.com/pystruct/pystruct/blob/master/examples/multi_label.py X_train的形状为(2591, 256)，y_train的形状为(2591, 175)。当我运行以下代码时： tree ...