Результаты поиска по запросу "multilabel-classification"
XG повысить для классификации нескольких меток?
Можно ли использовать xgboost для классификации нескольких меток? Теперь я использую OneVsRestClassifier над GradientBoostingClassifier из sklearn. Это работ...
@HerrvonWurst Это потому, что проблема, с которой вы связались, работа классификатора состоит в том, чтобы поместить изображения только в один класс, тогда как в заданном вопросе классификатор должен назначить входные данные нескольким классам.
уверен, как интерпретировать поведение Keras по умолчанию в следующей ситуации:Мой Y (основа истины) был создан с использованием scikit-learn's
Небольшое дополнение: если вы сохраняете модель (с добавлением пользовательского объекта) и загружаете модель только для вывода, вам больше не нужна эта функция. Просто используйте другую функцию потери keras: custom_objects = {"weighted_loss": some_other_loss_function}. Это не имеет значения, потому что вы все равно не будете его использовать. Поэтому вам не нужно копировать код для функции потерь в вашем коде вывода.
орое время я застрял в классификации по нескольким меткам (я должен сказать, что я новичок в нейронной сети). Сначала я объясню сеть, которую я пытаюсь обучить. У меня есть 1000 классов в сети, и они имеют выходы с несколькими метками. ...
Почему этот ответ был отклонен?
кли проблемы с использованием class_weight для моей проблемы с несколькими метками. То есть каждая метка имеет значение 0 или 1, но для каждой входной выборки существует много меток. Код (со случайными данными для целей MWE): import tensorflow ...
Sklearn: разница между использованием OneVsRestClassifier и созданием каждого классификатора в отдельности
Насколько я знаю, проблему с несколькими метками можно решить с помощью схемы «один против всех», для которой Scikit-learn реализует