タグ付けされた質問 「multiclass-classification」

3つのクラスでマルチクラス分類設定を試しています。クラス分布は歪んでおり、ほとんどのデータは3つのクラスのうち1つに分類されます。（クラスラベルは1,2,3で、データの67.28％がクラスラベル1に含まれ、11.99％のデータがクラス2にあり、クラス3に残ります） このデータセットでマルチクラス分類器をトレーニングしており、次のパフォーマンスが得られています。 Precision Recall F1-Score Micro Average 0.731 0.731 0.731 Macro Average 0.679 0.529 0.565 なぜすべてのマイクロ平均がわからないのか パフォーマンスは同等であり、マクロ平均パフォーマンスが非常に低い理由でもあります。

102 multiclass-classification  evaluation 

このディストリビューションには3つのクラスがあります。 Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 そして、私はxgboost分類に使用しています。というパラメータがあることを知っていますscale_pos_weight。 しかし、「マルチクラス」の場合はどのように処理され、どのように適切に設定できますか？

19 classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes 

使用する必要があるLSTMセルの最小、最大、および「妥当な」量に関する経験則（または実際の規則）はありますか？具体的には、TensorFlowとプロパティのBasicLSTMCellに関連していnum_unitsます。 私が定義する分類問題があると仮定してください： t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples たとえば、トレーニングの例の数は次の数よりも多い必要がありますか？ 4*((n+1)*m + m*m)*c cセルの数はどこですか？これに基づいています：LSTMネットワークのパラメーターの数を計算する方法？私が理解しているように、これはパラメータの総数を与えるはずであり、トレーニング例の数よりも少なくなければなりません。

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私は、テキストの段落が与えられれば、それを分類してコンテキストを特定できるシステムを設計しようと考えています。 ユーザーが作成したテキスト段落（コメント/質問/回答など）でトレーニングされている トレーニングセットの各アイテムには、のタグが付けられます。したがって、たとえば（ "category 1"、、 "text段落"） 何百ものカテゴリがあります そのようなシステムを構築するための最良のアプローチは何でしょうか？私はいくつかの異なるオプションを見てきましたが、以下は可能な解決策のリストです。Word2Vec / NNは現時点で最良のソリューションですか？ 平均化されたWord2Vecデータが供給された再帰型ニューラルテンソルネットワーク RNTNとパラグラフベクトル（https://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf）？ Deep Belief Networkで使用されるTF-IDF TF-IDFとロジスティック回帰 Bag of WordsとNaive Bayes分類

10 neural-network  text-mining  multiclass-classification  word-embeddings 

Kerasの最後のレイヤーに複数のソフトマックスを実装することは可能ですか？したがって、ノード1〜4の合計は1です。5-8 = 1; 等 別のネットワーク設計を採用すべきですか？

10 machine-learning  keras  multiclass-classification 

畳み込みの説明を読んである程度理解しました。誰かがこの操作がたたみ込みニューラルネットのたたみ込みにどのように関連しているかを理解するのを手伝ってくれませんか？gウェイトをかけるフィルターのような機能ですか？

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休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 4年前休業。 私はプロジェクトに取り組んでおり、どのアルゴリズムを選択するかを決定するのが困難ですregression。私は1つを選ぶ必要がありますどのような条件の下で知りたいlinear regressionか、Decision Tree regressionまたはRandom Forest regression？上記のツリーの中で特定のアルゴリズムに移行することを決定するデータの特定の特性はありますか？決定を下すためにデータセットを調べる必要がある特性は何ですか？そして、もう一つが選択になるだろういくつかの理由があるdecision treeかrandom forest、アルゴリズム同じ正しさをすることによって達成することができたとしてもはlinear regression？

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私のトレーニングセットには、約5万のエントリが含まれています。毎週、5,000エントリが追加されます。しかし、同じ量が「消えます」（しばらくしてから削除する必要のあるユーザーデータであるため）。 したがって、後で完全なデータセットにアクセスできないため、オンライン学習を使用します。現在は機能するを使用してSGDClassifierいますが、大きな問題があります。新しいカテゴリが表示され、最初のモデルにはなかったため、モデルを使用できなくなりましたfit。 SGDClassifierまたは他のモデルで方法はありますか？ディープラーニング？ 今からゼロから始めなければならないかどうか（つまりSGDClassifier、以外のものを使用するかどうか）は関係ありませんが、新しいラベルでオンライン学習を可能にするものが必要です。

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39のカテゴリ/クラスと850万件のレコードがあるテキスト分類に取り組んでいます。（将来的にはデータとカテゴリーが増えるでしょう）。 私のデータの構造またはフォーマットは次のとおりです。 ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 Storage:128 GB, RAM:4 GB,Primary Camera:12 MP Case cover Honor 8 | Color:transparent,Height:15 mm,width:22 mm | 212 Ruggers Men's T-Shirt | Size:L,ideal for:men,fit:regular, | 111 sleeve:half sleeve Optimum Nutrition Gold | …

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私が持っているXマトリックス、y変数、および他の変数をORTHO_VAR。私はをy使用して変数を予測する必要がありますXが、そのモデルからの予測は、可能な限りORTHO_VAR相関する一方で、直交する必要がありますy。 私は予測がノンパラメトリックな方法で生成されることを望みxgboost.XGBRegressorますが、どうしても必要な場合は線形法を使用できます。 このコード： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_regression from xgboost import XGBRegressor ORTHO_VAR = 'ortho_var' TARGET = 'target' PRED = 'yhat' # Create regression dataset with two correlated targets X, y = make_regression(n_features=20, random_state=245, n_targets=2) indep_vars = ['var{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])] # …

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生の加速度計データx、y、zを対応するラベルに分類しようとしています。 最良の結果を得るための最良のアーキテクチャは何ですか？ または、入力ノードと出力ノードを備えたケラ上に構築されたLSTMアーキテクチャについて何か提案はありますか？

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LogisticRegressionWithLBFGSマルチクラス分類器のトレーニングに使用しています。 新しい目に見えないサンプルでモデルをテストするときに、すべてのクラス（最上位の候補クラスだけでなく）の確率を取得する方法はありますか？ PS私は必ずしもLBFGS分類子を使用する義務があるわけではありませんが、私の問題ではロジスティック回帰を使用したいと思います。したがって、別のLR分類子タイプを使用した解決策がある場合は、それを採用します。

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