multiclass-classification

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LogisticRegression預測概率

我目前在scikit-learn中使用LogisticRegression來解決多類分類問題。我已經決定使用LogisticRegression，因爲我已經閱讀了幾篇文章，將它描述爲一個經過良好校準的算法，並根據它返回的預測概率進行了描述。 對於分類器的每個結果，我檢查其預測概率以及分類觀察與具有相同決策等級的訓練集中其餘示例之間的距離。 我感到驚訝的是，即使一個類已經被預測具有90％以上的置信度

machine-learning scikit-learn multiclass-classification 2017-10-05

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如何以向量作爲輸入來構建用於深度學習的模型？

如果我的特徵集包含5個長度爲8的矢量，我如何創建多類分類的深度學習模型？功能集看起來像這樣功能= [[0.34，0.67，0.87，..] [0.67，0.87，0.88 ....] [] [] []，...] model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=40, activation='relu')) model.add(Dense(33

deep-learning python-3.5 multiclass-classification 2017-08-20

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如何在keras中進行多級圖像分類？

這是我做的。我得到了狗/貓圖像分類的代碼，我編譯並運行了80％的準確性。我添加了一個班級（飛機）文件夾到火車和驗證文件夾。在下面的代碼 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) train_generator = train_

image-processing machine-learning keras conv-neural-network multiclass-classification 2017-10-11

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多類預測與文本和數字數據

我試圖創建一個數據集，其中包括數字和文本功能 使用TF-IdfVectorizer預測模型（或分類），我設法文本列轉換爲列表 因此每個小區在文本列是浮點數的諸如 [0.0 0.3567 0.0 0.0]（沒有逗號）的列表。 我的目標功能是一組類。每一行可以有多個值，如 [a, b, c, 1] [1, d] [] 的問題是如何可以預先處理對象變量，以便我的模式使得分類的預測？我試過標籤編碼

pandas machine-learning scikit-learn multiclass-classification 2017-10-12

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GridSearch for MultiClass KerasClassifier

我想爲Keras做一個多類分類的網格搜索。下面是一段代碼： 數據的一些屬性如下： y_ array(['fast', 'immobile', 'immobile', ..., 'slow', 'immobile', 'slow'], dtype='<U17') y_onehot = pd.get_dummies(y_).values y_onehot array

keras grid-search hyperparameters multiclass-classification 2017-10-17

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Tensorflow混淆矩陣

我有使用RNN多類分類和這裏是我的RNN主代碼： def RNN(x, weights, biases): x = tf.unstack(x, input_size, 1) lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_unit, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True) stacked_lstm = rnn.M

tensorflow confusion-matrix multiclass-classification one-hot 2017-10-18

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在Python中使用Logistic迴歸的預測向量的準確度得分

我正在使用Logistic迴歸方法進行多類別分類。基本上我知道，如果我用accuracy_score（）函數（例如，從sklearn庫）將計算我不同值的準確性，獨特的值是這樣的： y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 但我想要得到的accuracy_score_new（

python scikit-learn classification logistic-regression multiclass-classification 2017-08-31

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無法移除停止詞; NLP

我有一個包含2柱csv文件「投訴詳細」和「DispositionCode'.I要的complaintDetails分爲8不同類別dispostionCode的如‘門反鎖’ ，'供應商錯誤'，'缺少密鑰或鎖'... 數據集顯示在圖像中。 enter image description here 什麼是很好的方法來分類和找到準確性。 起初我試圖從ComplaintDetails去除停用詞然後用naiv

python nlp nltk stop-words multiclass-classification 2017-10-21

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理解nnet函數的輸出

我是神經網絡的新手，所以對於我的天真問題感到抱歉。我想了解nnet函數的輸出。我正在使用此功能執行多類別分類。 特別是，我有一個數據集，包含216個主題，6個變量和一個表示類的類（類是三個）。 SRT_LTS_1 SRT_LTS_2 SRT_LTS_3 SRT_LTS_4 SRT_LTS_5 SRT_LTS_6 SRT_Recall_D_tot Classe DATSANI01 1.386294

r machine-learning neural-network multiclass-classification 2017-12-18

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無法爲張量「Placeholder_10：0」喂形狀的值（4），其具有形狀「（？，4）」

HeJ小鼠， 在我的多類神經網絡用於IRIS的最後一步 數據集，我正在執行以下代碼： steps = 2500 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(steps): sess.run(train,feed_dict={X_data:X_train,y_target:y_train}) #

python tensorflow classification tensor multiclass-classification 2017-11-11

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