Statistiken und Big Data multi-class

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Wie berechnen Sie die Genauigkeit und den Rückruf für die Klassifizierung mehrerer Klassen mithilfe der Verwirrungsmatrix?

Ich frage mich, wie man die Präzision berechnet und eine Verwirrungsmatrix für ein Klassifizierungsproblem mit mehreren Klassen verwendet. Insbesondere kann eine Beobachtung nur ihrer wahrscheinlichsten Klasse / Kennzeichnung zugeordnet werden. Ich würde gerne berechnen: Präzision = TP / (TP + FP) Rückruf = TP / (TP + FN) für jede …

92 machine-learning classification precision-recall multi-class

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Wie berechnet man die Genauigkeit / den Rückruf für die Klassifizierung mit mehreren Klassen und mehreren Etiketten?

Ich frage mich, wie man Genauigkeits- und Rückrufmaße für die Multiklassen-Multilabel-Klassifizierung berechnet, dh eine Klassifizierung, bei der es mehr als zwei Labels gibt und bei der jede Instanz mehrere Labels haben kann.

72 machine-learning classification precision-recall multi-class

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Was ist der Unterschied zwischen Multiclass und Multilabel Problem

Was ist der Unterschied zwischen einem Problem mit mehreren Klassen und einem Problem mit mehreren Etiketten?

52 classification clustering terminology multi-class multilabel

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So bestimmen Sie die Qualität eines Klassifikators für mehrere Klassen

Gegeben ein Datensatz mit Instanzen zusammen mit N Klassen, wobei jede Instanz x i genau zu einer Klasse y i gehörtxixix_iNNNxixix_iyiyiy_i ein Klassifikator für mehrere Klassen Nach dem Training und Testen habe ich grundsätzlich eine Tabelle mit der wahren Klasse und der vorhergesagten Klasse a i für jede Instanz x …

30 machine-learning classification multi-class

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Wie gehe ich mit dem Unterschied zwischen der Verteilung des Testsatzes und des Trainingssatzes um?

Ich denke, eine Grundannahme des maschinellen Lernens oder der Parameterschätzung ist, dass die unsichtbaren Daten aus derselben Verteilung stammen wie der Trainingssatz. In einigen praktischen Fällen wird sich die Verteilung des Testsatzes jedoch fast von der des Trainingssatzes unterscheiden. Sagen wir für ein umfangreiches Multiklassifizierungsproblem, bei dem versucht wird, Produktbeschreibungen …

23 machine-learning classification skewness unbalanced-classes multi-class

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Verwendung der Cross-Validation-Funktionen von scikit-learn für Multi-Label-Klassifikatoren

Ich teste verschiedene Klassifikatoren in einem Datensatz, in dem es 5 Klassen gibt und jede Instanz zu einer oder mehreren dieser Klassen gehören kann. Daher verwende ich speziell die Multi-Label-Klassifikatoren von scikit-learn sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Jetzt möchte ich eine Kreuzvalidierung mit der durchführen sklearn.cross_validation.StratifiedKFold. Dies erzeugt den folgenden Fehler: Traceback (most recent …

20 cross-validation python multi-class scikit-learn multilabel

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Multilabel-Klassifizierungsmetriken für Scikit

Ich versuche, einen Multi-Label-Klassifikator zu erstellen, um vorhandenen Dokumenten mithilfe von Scikit Themen zuzuweisen Ich bearbeite meine Dokumente, indem ich sie über TfidfVectorizerdie Etiketten durch die MultiLabelBinarizerund OneVsRestClassifiermit einerSGDClassifier als Schätzer erstellte. Beim Testen meines Klassifikators erhalte ich jedoch nur Punkte bis zu 0,29 , was nach meiner Lektüre für …

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Beste Methode zur Ausführung von SVM für mehrere Klassen

Ich weiß, dass die SVM ein binärer Klassifikator ist. Ich würde es gerne auf SVM mit mehreren Klassen ausweiten. Welches ist der beste und vielleicht einfachste Weg, dies zu tun? Code: in MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, …

17 machine-learning matlab svm multi-class

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Wie funktioniert ein Perzeptron mit mehreren Klassen?

Ich habe keinen mathematischen Hintergrund, aber ich verstehe, wie das einfache Perceptron funktioniert, und ich glaube, ich verstehe das Konzept einer Hyperebene (ich stelle es mir geometrisch als eine Ebene im 3D-Raum vor, die zwei Punktwolken trennt, nur als eine Linie, die sie trennt) zwei Punktwolken im 2D-Raum). Aber ich …

13 machine-learning classification linear-model multi-class

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Vorhersage mehrerer Ziele oder Klassen?

Angenommen, ich erstelle ein Vorhersagemodell, in dem ich versuche, mehrere Ereignisse vorherzusagen (z. B. Würfelwurf und Münzwurf). Die meisten Algorithmen, mit denen ich vertraut bin, arbeiten mit nur einem Ziel, daher frage ich mich, ob es einen Standardansatz für solche Dinge gibt. Ich sehe zwei mögliche Optionen. Der vielleicht naivste …

12 machine-learning classification predictive-models multi-class

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Viele binäre Klassifikatoren im Vergleich zu einzelnen Klassifikatoren mit mehreren Klassen

Welche Faktoren sollten bei der Entscheidung, ob mehrere binäre Klassifikatoren oder ein einzelner Klassifikator für mehrere Klassen verwendet werden sollen, berücksichtigt werden? Zum Beispiel baue ich ein Modell, das die Klassifizierung von Handgesten durchführt. Ein einfacher Fall hat 4 Ausgänge: [Keine, thumbs_up, clenched_fist, all_fingers_extended]. Ich sehe zwei Möglichkeiten, dies zu …

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Erweiterung von 2-Klassen-Modellen auf Mehrklassenprobleme

Dieses Dokument zu Adaboost enthält einige Vorschläge und Codes (Seite 17) für die Erweiterung von 2-Klassen-Modellen auf Probleme der K-Klasse. Ich möchte diesen Code so verallgemeinern, dass ich problemlos verschiedene 2-Klassen-Modelle anschließen und die Ergebnisse vergleichen kann. Da die meisten Klassifizierungsmodelle über eine Formelschnittstelle und eine predictMethode verfügen, sollte ein …

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Wie erstelle ich eine Verwirrungsmatrix für einen Klassifikator mit mehreren Klassen?

Ich habe ein Problem mit 6 Klassen. Daher erstelle ich einen Klassifikator für mehrere Klassen wie folgt: Für jede Klasse habe ich einen Klassifikator für die logistische Regression, der Eins gegen Alle verwendet, was bedeutet, dass ich 6 verschiedene Klassifikatoren habe. Ich kann für jeden meiner Klassifikatoren eine Verwirrungsmatrix melden. …

11 machine-learning logistic classification multi-class confusion-matrix

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Bessere Leistung mit Random Forest One-Vs-All als mit Random Forest Multiclass?

Ich arbeite an einem Mehrklassenproblem mit 9 möglichen Beschriftungen, für die ich einen Datensatz habe, der aus ~ 50.000 Beispielen und ~ 200 Merkmalen besteht. Jedes Beispiel kann nur zu einer Klasse gehören. Die Daten sind zwischen den verschiedenen Bezeichnungen ziemlich ausgewogen. Aufgrund seiner Robustheit und Skalierbarkeit habe ich mich …

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Die Ausgabe von Scikit SVM in der Klassifizierung mehrerer Klassen ergibt immer die gleiche Bezeichnung

Ich verwende derzeit Scikit Learn mit dem folgenden Code: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') und passen Sie dann einen Datensatz mit 7 verschiedenen Beschriftungen an und sagen Sie ihn voraus. Ich habe eine seltsame Ausgabe. Unabhängig davon, welche Kreuzvalidierungstechnik ich verwende, wird das vorhergesagte Etikett auf dem …

10 svm scikit-learn libsvm multi-class optunity

Als «multi-class» getaggte Fragen