按类别标签对数据点进行分类的热图
是一种数据可视化技术，用于展示数据点在不同类别标签下的分布情况。热图通常使用颜色来表示数据点的密度或频率，从而直观地展示不同类别标签下的数据分布情况。
优势：
- 直观易懂：热图使用颜色来表示数据点的密度，使得数据分布情况一目了然，易于理解和解读。
- 发现规律：通过观察热图，可以发现不同类别标签下的数据点分布规律，帮助分析人员发现隐藏在数据中的模式和趋势。
- 可视化比较：热图可以同时展示多个类别标签下的数据分布情况，方便进行比较和对比分析。
应用场景：
- 数据分析：热图可以用于对大量数据进行分析和可视化，帮助分析人员快速了解数据的分布情况。
- 生物学研究：热图在生物学领域中广泛应用，用于展示基因表达、蛋白质互作等数据的分布情况，帮助研究人员发现相关模式和关联关系。
- 市场调研：热图可以用于展示不同市场细分领域的数据分布情况，帮助企业了解市场需求和竞争态势。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列数据可视化和分析相关的产品，以下是其中几个推荐的产品：
- 数据可视化工具：腾讯云数据可视化工具提供了丰富的图表和可视化组件，可以方便地创建和展示热图等各种数据可视化图表。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dav
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请注意，以上推荐的产品仅为示例，实际使用时需根据具体需求进行选择。
相关·内容
我想为患者的基因存在/缺失数据制作一个聚类图/热图，其中基因将被分类(例如趋化性、内毒素等)并进行适当的标记。我在seaborn文档中没有找到任何这样的选项。我知道如何生成热图，但我不知道如何将ytick标记为类别。以下是我想要实现的目标的示例(与我的工作无关)：
在这里，yticklabel一月、二月和三月被赋予组标签冬季，其他yticklabel也被类似地标记。
浏览 14提问于2019-11-14得票数 12
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我正在对网站类别进行文档(文本)分类，并使用网站内容(标记、词干和小写)。
我的问题是，我有一个代表性过高的类别，它拥有的数据点比任何其他类别都多(大约70%或4000~我的数据点属于他的一个类别，而大约20个其他类别构成了最后的30%，其中有些不足50个数据点)。
我的第一个问题：
在某些标签数据稀疏的情况下，我能做些什么来提高分类器的准确性呢？我是否应该简单地放弃某一类别中的某一部分数据点，这些数据点的代表性过高？我是否应该使用其他的东西，而不是高斯朴素贝叶斯与tf-以色列国防军？
我的第二个问题：
执行分类后，将tfidf向量和分类器保存到磁盘。然而，当我在相同的数据上重新运行分类时，我
浏览 0提问于2014-12-22得票数 2
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我有一个分类问题，我不知道如何分类这个分类问题。根据我的理解，
多类分类问题是指有多个互斥类，数据集中的每个数据点只能由一个类标记。例如，在水果图像分类任务中，标记为苹果的水果数据点不能是橘子，橘子不能是香蕉等等。在这种情况下，每个数据点只能是水果类的任何一个结果，因此会相应地进行标记。
就像..。
多标签分类是一个问题，在这个问题中，有多组相互排斥的类，其中数据点可以同时标记。例如，在汽车图像分类任务中，标记为轿车的汽车数据点不能是掀背车，掀背车不能是SUV等等。同时，同一辆车的数据点可以标为大众、福特、梅赛德斯等汽车制造商。因此，在这种情况下，car数据点由两组不同的互斥类标记。
浏览 4提问于2020-11-01得票数 3
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我有大约3,000,000个样本，每个样本由一个大小约为20的列表来描述。该列表中的一些元素是分类的，例如城市名称、星期数等(有些类别有大量选项，例如，一个类别是url，在我的数据集中有超过70万个唯一元素！)此外，一些元素具有实际值，例如一天中的时间。
我的数据有标签(2类)，我需要为测试数据训练一个分类器。我倾向于决策树或随机森林，因为它们似乎是这类问题的一个很好的选择。
现在我的问题是：
1)如何对分类数据进行预处理？单热编码似乎是正确的选择，但鉴于我的一些类别有大量的可能值，一个热编码器将产生非常长的文字！我说得对吗？
2)如何组合来自不同类别的数据？例如，来自“城市”类别的数据与来自
浏览 0提问于2016-04-19得票数 3
5回答
类K近邻分类的“可能性”
、、、
我在2D空间中有一小组数据点(大约10个)，每个数据点都有一个类别标签。我希望根据现有的数据点标签对新的数据点进行分类，并将属于任何特定标签类别的“概率”关联起来。
根据标签将新点标记为其最近的邻居(如K最近邻居，K=1)是否合适？为了获得概率，我希望排列所有的标签，并计算未知点和其他点的所有最小距离，并找到最小距离小于或等于用于标记它的距离的情况的分数。
谢谢
浏览 0提问于2011-02-08得票数 6
一个简单的机器学习，像MNIST，它使用一个热向量作为标签.每个样本只有一个热向量，将其分类为一个类别。我的问题是，是否有可能像这样，每个样本都有一个矩阵作为标签，在这个矩阵中，每一行都是一个热向量。因此，一个MxN矩阵标号意味着，它将尝试用M方法对样本进行分类，其中每种方法都有N个类。这个是可能的吗？
浏览 2提问于2016-10-07得票数 0
1回答
我正在SSRS中创建一个线条图。问题是:我需要显示所有的日期范围，所以我将水平轴设置为Scalar。但是，线条图将无法按顺序连接每个数据点。
有人有类似的问题吗？
浏览 0提问于2016-02-07得票数 0
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我有一个数据帧，其中列用于不同的属性，列用于类标签。我正在尝试创建所有属性的热图/矩阵图，其中数据点按其类别标签进行分类。
如果我将数据帧转换为数字矩阵，则可以使用热图函数来创建热图：
q3 <- read.arff("diabetes.arff")
q3_m <- as.matrix(q3[,1:8])
heatmap(q3_m, Colv=NA, Rowv=NA)
但是，我不知道如何通过类变量对它们进行排序，因为我必须将它从矩阵中删除，因为它不是数字。
如果我将数据转换为长格式，我还可以使用ggplot制作以下热图：
q3_long <- p
浏览 17提问于2021-03-09得票数 0
我正在用Python构建一个海运热图。这些值将显示在热图图(annot=True)中。我将矩阵上的所有值(熊猫DataFrame)中的所有值相加，这些值将在热图上用np.around(matrix,1)表示为小数点1位。矩阵上的一些值为0，那么它并不奇怪，它只是圆圈，然后是0而不是0.0。问题是，我需要在海运热图上显示像0.0这样的零。有什么建议吗？
编辑:我尝试将矩阵设置为np数组并设置np.set_printoptions(1,floatmode='fixed')，但是当我这样做时，我会丢失列标签，然后我需要构建热图，所以这不是一个选项。
编辑2:我尝试将annot=Tru
浏览 0提问于2020-08-08得票数 1
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我有一个分类数据集，其中有很多分类列。我有一个热编码的.我训练中的虚拟变量。如何在ML的生产端处理这个问题。有些情况下，未来数据集中存在数据漂移，这些数据集可以在训练模型期间引入新的外部类别变量。
我所做的是，在对所有特性进行热编码之后，我保存了分类列，并将这些列保存为泡菜文件，然后加载了泡菜文件，以匹配部署期间的生产设置特性，并删除额外功能。
它是如何在生产中做到的，正确的方法？
浏览 0提问于2022-04-06得票数 1
我有一个不平衡的数据集，它有两个分类值。一个有大约500个特定类别的值，另一个只有一个数据点和另一个class.Now，我想将这些数据分成80-20比率的测试序列。但由于这是不平衡的，我希望第二类出现在测试和训练数据中。我尝试使用sklearn中的test-train-split，但它没有给出在它们中都存在的第二类数据。我甚至尝试了分层混洗拆分，但这也没有给出我认为的数据。我们有没有办法将数据从数据帧中分离出来，强制测试和训练数据集都有一个数据点？我是python的新手，所以很难理解它。
数据如下所示：
B、C、D标签
1 0 0 1 1
1 1 1 0 1
..
1 0 0 1 0。
标注只
浏览 1提问于2018-05-28得票数 0
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我有点困惑，当这些数据没有“分类”标签时，如何使用seaborn.stripplot()来绘制多列数据点。
例如，用户可以使用tips数据集绘制“分组”散点图，如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips") # internal dataset
print(tips)
total_bill tip
浏览 9提问于2016-08-16得票数 3
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基本上，饼图应该显示按类别/颜色分类的数据，显示每个条目与它与其他条目的比较值成比例。数据标签将具有名称和百分比。遗憾的是，我不能让它在Excel中工作，因为我不能按类别/颜色对不同的条目进行分类。
请看下面的图片，看看我试图对给定的数据实现什么结果。
[
[
浏览 16提问于2018-01-08得票数 0
1回答
可以将PCA应用于部分数据集吗？
、、、、
我正在使用kaggle数据集，它有超过130个特征，包括116个分类和14个连续特性。我绘制了14个连续变量的热图，发现它们大多与响应变量弱相关，但高度相关。我试图将PCA应用于数据的这一部分，并将它们作为列与分类变量结合在一起。这样做可以吗？或者我是否应该对分类变量进行一次热编码/标签编码，并对整个数据集进行pca？
浏览 0提问于2019-03-20得票数 1
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有两个数据集----培训--一组特性和一组数据集，这些特性的标签还有待预测(是新的)。
我造了一个随机森林分类器。一路上我不得不做两件事：
对连续的数字特征进行规范化。
对分类编码执行一次热编码。
现在我有两个问题。当我预测新数据的标签时：
我需要规范传入的功能吗？(常识告诉我，是的)如果是的话，我应该从训练数据中取某一特定特征的平均值、最大值、最小值，还是以某种方式考虑这些特征的新值？
如何对功能的新值进行热一编码？我是否考虑到功能的可能新值来扩展特定类别的可能类别的字典？
在我的例子中，我拥有两个数据集，所以我可以提前计算所有这些数据集，但是如果我只有一个
浏览 3提问于2015-09-19得票数 1
3回答
分类特征相关性
、、、
我的数据中有一些分类特征以及连续的特征。对类别特征进行热编码，以找到它与标签以及其他连续生物的相关性，这是一个好主意还是绝对坏主意？
浏览 0提问于2017-09-30得票数 20
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例如，如果我们有一个超过10000个数据点(训练集的大小)的训练集，并且没有超过100000个特征和大约20个.So的类别标签，在这种情况下，哪个分类器(像决策树，支持向量机，朴素贝叶斯，神经网络，boosting)将给我最大的准确性来分类测试数据的类别标签。
浏览 0提问于2013-02-06得票数 0
4回答
我在找一些关于热图算法的文档。我已经找到了一些实现，但它们并不像我所看到的那样计算梯度。我希望将数据点与一个值关联起来，而不是通过“点击”来计算。
我找到的唯一资源是来自的源代码。这是一些很棒的东西，但我希望动态创建渐变，而不是从历史数据集。
我希望创建一个类似于的实时热图。
浏览 0提问于2011-04-25得票数 6
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我在SSRS中有一个条形图，它有以下值..
对于X轴上的5个点，值是100,120,130,123,8000，所以最后一个值太滞后了，因为它的比例尺太大，导致图表看起来不好...n对于其他点是不可读的...
那么，有没有什么办法可以让我在条形图中用数据点标签在条形图的顶部以持续的方式显示最后一个条形图……
我通过在Y轴上给出最大值来调整它，但它导致数据点标签消失，因此该条的目录值对用户是未知的。
浏览 2提问于2009-05-20得票数 2
3回答
我正在尝试在R中制作一个热图，其中的标签文本是彩色的(以指示数据点来自哪个组)。
我目前使用的是heatmap.2，但我很乐意使用另一个包。
heatmap.2(data.matrix(data),trace = 'none', dendrogram='none',ColSideColors=col)
这个调用为我提供了沿着标签的彩色条(ColSideColors)，但我想让标签本身着色。
非常感谢！
浏览 1提问于2012-11-03得票数 4
我面临的问题是，我需要训练一个包含“主类别”和“子类别”的tensorflow图。
我已经知道如何用“主要类别”完全训练一个图。
例如，我有3种不同的动物类型:猫、狗和大象。
如果我训练一个包含这三种类型图片的图，它将返回这三种类型的分数，如下所示：
分类0,7
狗0,3
大象0,02
我想要的是训练这3种类型以及这些类型的子类别，例如：
猫:白的，胖的，……
哈士奇，..。
现在，当我使用这个图对图像进行分类时，我希望得到一个包含主类别和子类别的输出，如下所示：
猫: 0,7 ->白色:0，3 ->胖:0，5
狗:0，2.....
目前，我看到的唯一方法是训练一个带有主类别的图，
浏览 0提问于2017-02-13得票数 2
我有一个数据集，其中包含：
of the week计算一周中的每一天
例如，我的数据集可能是：
{
"days": ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun", "Mon", "Tue", "Wed"],
"counts": [10, 5, 3, 8, 6, 2, 9, 7, 10, 8]
}
我想用matplotlib在图表上绘制数据。但
浏览 3提问于2020-01-16得票数 1
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所以在我的分类神经网络中，我的最终张量是
a = tensor([[ 546.3831, -796.4016]], grad_fn=<AddmmBackward>)
我将通过调用以下方法来获取程序认为它是哪个类别
a.max(1)
但是，有没有一种方法可以计算出网络对这一决策的置信度？我正在使用它来生成热图类型的东西，其中多个图像的置信度将一起生成热图图像。
浏览 1提问于2021-01-24得票数 0
1回答
我正在使用热图2来生成热图，并且我希望在不同的数据集上重用相同的颜色范围/键。
例如，我正在重复相同的实验，但在一次运行中，我的数据点在范围[0, 10]中，而在另一次运行中，数据点在范围[0, 20]中。目前，热图将根据数据集将red->white映射到[0, 10]和[0, 20]。
有没有办法我可以在所有热图上使用“绝对”颜色范围，这样相同的颜色就可以代表所有热图的相同值？
谢谢。
浏览 1提问于2013-06-01得票数 1
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我有一组数据点三元组：(e，a，d)，其中e是纬度，a是经度，d是该点的关联值。(e，a)的值不会落在笛卡尔样式的网格上。我们可以认为这些坐标是随机的。
我想使用Matlab将此信息绘制为球体表面的热图/颜色图。
以前，当我的数据确实落在笛卡尔样式的网格上时，我使用。理想情况下，我希望我的数据来自单位球面上的随机点。
我可以通过创建一个网格来修改该函数中使用的方法，该网格包含来自我的随机数据的任何(e，a)值，但这将是有问题的，因为我没有(e，a)的所有组合的值(d)。
有没有更好的方法来完成这个计划？
浏览 12提问于2020-03-12得票数 0
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我正试着给我的corrplot热图添加一个第二色的标签键。我已经使用r值生成了热图。我有两个数据集，其中一个包含我用来构建相关矩阵的数据。第二个是基因及其来源的列表。我想在图的左边加一个颜色标签，表明每个基因的来源。下面是我想要添加的类别： 基因来源 X人类 Y HumanMouse Z鼠标 ? 谢谢 编辑:这是我的热图的代码 corrplot(upreg_cor$r, type = "upper", tl.col = "black", tl.srt = 90, tl.cex = 0.5) 我用来创建相关矩阵的数据，然后热图如下所示 Gene1 Gen
浏览 27提问于2019-01-29得票数 0
我必须创建一个热图与分组类别，如下图所示。
到目前为止，我只能实现以下功能。
指向我的代码的链接是。到目前为止，我所做的事情的问题是，对于所有三个类别中的所有行，它只有一个共同的颜色轴。但我需要将颜色轴按每个类别中的每一行进行分组。我是说，我在密码里提到的热颜色停止了，
[0, '#00FF00'],
[0.3, '#ADFF2F'],
[0.6, '#FFFFCC'],
[1, '#FFFF00']
应该应用于类别中的每个单独行，而不是整个热图。在一种简单的语言中，我希望在一个分组类别中有一个单一值的热范围。示例，The
浏览 0提问于2019-01-03得票数 0
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我用R绘制热图
library("ggplots")
heatmap.2(correlation,col=topo.colors(75), scale="none",
key=TRUE, symkey=FALSE, density.info="none", trace="none", cexRow=0.5)
但是，热图并不是按照数据的顺序(相关关系)分配的。如果你仔细看看x和y标签，它就完全混淆了。那么，如何通过输入数据顺序(x，y)格式绘制热图呢？
浏览 4提问于2014-01-25得票数 0
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5回答
这是我的问题，我希望有人能帮我弄清楚。
为了解释，在我的数据集中有10多个分类列，每个分类列都有200-300个类别。我想把它们转换成二进制值。为此，我使用第一个标签编码器将字符串类别转换为数字。标签编码器代码和输出如下所示。
在标签编码器之后，我使用了一个来自scikit的热编码器-重新学习，它是工作的。但问题是，我需要一个热编码器后的列名。例如，A列在编码前具有范畴值。A = [1,2,3,4,..]
应该是编码后的样子，
A-1，A-2，A-3
任何人都知道如何在一次热编码之后将列名分配给(旧的列名、-value名称或数字)。这是我的一个热编码，它的输出；
我
浏览 2提问于2019-05-28得票数 29
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我有NYC 311投诉数据集。我想要构建一个随机森林分类器，它将获取关于投诉的分类输入特性并确定投诉类型。
X = df[['Location Type', 'Incident Zip', 'Street Name',
'City', 'Borough', 'Open Data Channel Type']]
所有这些特性都是名义变量(分类)，我需要将字符串变量转换为浮点变量，然后再将它们输入模型。我不愿意使用一个热标签编码，因为一些功能有超过1000个类别，进一步的计算可能超出我的笔记本电脑。
浏览 3提问于2020-12-16得票数 1
2回答
这是我的问题，我希望有人能帮我弄清楚。
为了解释，在我的数据集中有10多个分类列，每个分类列都有200-300个类别。我想把它们转换成二进制值。为此，我使用第一个标签编码器将字符串类别转换为数字。标签编码器代码和输出如下所示。
在标签编码器之后，我使用了一个来自scikit的热编码器-重新学习，它是工作的。但问题是，我需要列名后一个热编码器。，例如，列A与分类值，然后编码。A= 1,2,3,4，.
应该是编码后的样子，
A-1，A-2，A-3
任何人都知道如何在一次热编码之后将列名分配给(旧的列名、-value名称或数字)。这是我的一个热编码，它的输出；
我需要有名字的列，
浏览 4提问于2017-07-13得票数 6
我目前正处于从R和ggplot2迁移到seaborn的过程中，因为R正在为我使用的数据量而苦苦挣扎。我目前正在开发一个相当简单的热图，我已经能够在没有太多问题的情况下渲染一般的热图，但我不确定如何调整热图的分类顺序。
在本例中，我的数据具有以下标头：
Sample Position Depth Order
样本是“y轴”范畴，位置是“x轴”范畴。深度是单元格的值。Order是在其他地方计算的元值，但我想使用Order作为y轴的排序值，同时保留Sample作为标签。有没有办法做到这一点？
浏览 15提问于2020-06-07得票数 1
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我有一组类别，每个类别的片段都有一个前缀"mycat-“，我想将代码插入到我的sidebar.php文件中，以创建一个自定义侧栏小部件，其中列出了除"mycat-”前面的所有类别。
任何帮助都很感激。
示例类别(按鼻涕虫分类)..。
我的猫-隐藏，我的猫最爱，我的猫-noindex，我的猫-noindex，收藏夹，最近更新，热链接，等等。
鉴于上述类别，我希望清单如下：
收藏夹
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浏览 3提问于2010-04-15得票数 0
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我有一组X，Y数据点(大约10k)，这些数据点很容易绘制为散点图，但我想将其表示为热图。
我浏览了MatPlotLib中的示例，它们似乎都已经从热图单元格值开始生成图像。
有没有一种方法可以将一堆完全不同的x，y转换成热图(其中x，y频率较高的区域将“变暖”)？
浏览 4提问于2010-03-03得票数 211
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我正在尝试使用机器学习将输入图( 2D点序列)分类为预定义图(A、B、C等)之一。目标是识别输入图属于哪种类型的图。
📷
我以前做过单个数据点的分类，但我以前从来没有像图一样对数据序列进行分类。我能想到的唯一方法就是计算输入之间的‘均方误差’&每个A，B，C图，并选择误差最小的类别。
3输出示例可能如下所示。
input graph belongs to type A (confidence: 82%)
input graph belongs to type C (confidence: 68%)
input graph doesn't belong to any type (
浏览 0提问于2020-02-02得票数 0
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在Vaadin14.6.1中，我尝试创建一个Vaadin，从而简化了的文档/示例。
然而，我遇到了一些问题/问题，按重要性的降序排列如下：
heatmap支持30行30列；但是当我尝试40行40列时，整个heatmap显示出单一颜色(在我的例子中是蓝色的)。
是否可以手动设置配色方案的最小数值和最大数值。这样，如果有一天我绘制我的数据，它的值在0到1之间，但是在另一天的另一个数据集上，数值范围在0到0.5之间，配色方案的范围不会自动改变(在0到0.5之间)，从而混淆用户。
在中，它列出了以下方法，但它们似乎并不存在于Vaadin14.6.1中
plotOptions.set
浏览 4提问于2021-05-27得票数 1
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获得以下二进制分类结果的数据点总数= 1500。其中，我有
1473年标为0和
其余27名为1。
从混淆矩阵中可以看出，在属于1类的27个数据点中，只有1个数据点被错误分类为0。因此，我计算了个别类别的准确度，得到了标记为0= 98.2%和其他类别的准确率分别为1.7333%和1.7333%。这个计算正确吗？我不确定.我确实得到了一个很好的分类标签为1的类，所以为什么它的准确性低？单独的分类准确率对于class0应该是100%，对于class1大约是98%。
一次错误分类会使1级的准确度降低这么多吗？这就是我在MAtlab中计算各个类的精确性的方法。
cmMatrix =
浏览 1提问于2018-07-09得票数 0
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我的reddit-clone网站有一个帖子表，我想知道我是应该按帖子分类，还是像SO has那样只按标签分类。看起来标签很像是类别的替代品，但是有没有什么我只是忽略了呢？
浏览 1提问于2010-03-15得票数 3
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角点多标记图像的一种热编码方法
、、、、
我使用PASCAL 2012数据集进行图像分类。一些图片有多个标签，其中几个有单个标签，如下所示。
0 2007_000027.jpg {'person'}
1 2007_000032.jpg {'aeroplane', 'person'}
2 2007_000033.jpg {'aeroplane'}
3 2007_000039.jpg {'tvmonitor'}
4 2007_000042
浏览 0提问于2019-09-16得票数 5
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这是示例
线性订购量热图(区域与数量)
创建计算字段logarithmic = int(log([Order Quantity]))，然后在logarithmic = int(log([Order Quantity],10))上创建
热图的大小是基于logarithmic的。
尺寸不变，号码不正确，请指点。
浏览 5提问于2016-09-16得票数 1
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得到以下结果的数据点总数= 1500。其中，我有
1473年标为0和
其余27名为1。
从混淆矩阵中可以看出，在属于1类的27个数据点中，只有1个数据点被错误分类为0。因此，我计算了个别类别的准确度，得到了标记为0= 98.2%和其他类别的准确率分别为1.7333%和1.7333%。这个计算正确吗？我不确定.我确实得到了一个很好的分类标签为1的类，所以为什么它的准确性低？单独的分类准确率对于class0应该是100%，对于class1大约是98%。
一次错误分类会使1级的准确度降低这么多吗？这就是我在MAtlab中计算各个类的精确性的方法。
cmMatrix =
1473 0
1
浏览 0提问于2018-07-09得票数 0
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给定一个形状为(height, width)的图像矩阵，其值在uint8范围内，该矩阵经过一次热编码(转换为分类)为(height, width, n)的形状，其中n是可能类别的数量，在本例中为3，得到的形状为(height, width, 3)，我想撤消分类转换并获得(height, width)的原始形状。以下解决方案有效，但可以更快地实现：
def decode(image):
image = image
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]
decoded_image = numpy.ndarr
浏览 9提问于2020-05-05得票数 1
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我正在尝试解决一个用于学术目的的文本分类问题。我需要将推文分类为“云”、“冷”、“干”、“热”、“湿”、“飓风”、“冰”、“雨”、“雪”、“风暴”、“风”和“其他”等标签。训练数据中的每个推文都有针对所有标签的概率。说这条消息“已经可以告诉你这将是一个艰难的得分的日子。现在和昨天下午一样有风。”有21%的几率是热的，79%的几率是风的。我一直致力于分类问题，它预测它是风还是热或其他。但在这个问题中，每个训练数据都有针对所有标签的概率。我之前使用过mahout naive bayes分类器，它对给定的文本采用特定的标签来构建模型。如何将这些不同标签的输入概率转换为任何分类器的输入？
浏览 3提问于2013-10-07得票数 0
我是刚接触scikit learn的人，我刚看过文档和一些其他的stackoverflow帖子来构建一个决策树。我有一个具有16个属性和1个目标标签的CSV数据集。我应该如何将其传递到决策树分类器？我当前的代码如下所示：
import pandas
import sklearn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import tree
data = pandas.read_csv("yelp_atlanta_data_labelled.csv", sep='
浏览 1提问于2016-01-29得票数 1
我在这里使用的d3.js热图应用程序上有一个错误：
https://codepen.io/qwirkyrabbit/pen/XqmPgo
它在google chrome上运行良好，在桌面设备(imac)上运行很好，我看到热图活动的方式与我所期望的一样，但是当我检查其他浏览器，如Firefox和移动设备中的web浏览器(Safari，Chrome)时，我会得到意想不到的结果。
X轴没有显示滴答或滴答标签，热图的数据点仅限于y轴的最左边部分(其他年份没有显示任何内容)。此外，它没有显示预览在代码页的个人资料，以及移动。
一位朋友帮我解决了问题，他在firefox上发现了一个问题，我在火狐上声明了映
浏览 1提问于2018-04-23得票数 0
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如何用ggplot2绘制单个单元格中多个类别的热图？使用此代码可以完成分类变量的热图绘制。
#data
datf <- data.frame(indv=factor(paste("ID", 1:20),
levels =rev(paste("ID", 1:20))), matrix(sample(LETTERS[1:7], 400, T), ncol = 20))
library(ggplot2);
library(reshape2)
# converting data to long form for ggplot2 use
datf
浏览 1提问于2014-04-01得票数 2
我目前正在研究一个二进制支持向量机分类器。为了可视化分类器的工作方式，我想要创建一个概率密度函数直方图(用scikit计算)，它显示单个数据点的标量(不管它属于0类还是1类)。
情节：
请注意，在支持向量机中，分类器的“切边”为-1和1。该图很好地描述了在-1, 1. 处有一些决策边界。
回到我的问题:我想分别给标签0和1的数据点着色，以便分析软边( -1和1之间的区域)。
概率密度函数以np.array的形式存储，相应的标签存储在熊猫dataframe.中
如何链接数组和数据类型0的数值绘制在“绿色”中，类别1被绘制为“蓝色”?
代码：
plt.hist(decisions_funct
浏览 2提问于2021-01-21得票数 1
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我有一个手写的数据集，用于分类，其中类来自a-z。如果我想使用，我认为我不能直接使用这样的分类类，因为在scikit中的MLP实现只处理数值类。因此，在这方面应采取何种适当行动？如何将这些类从1到28之间进行编号，这有意义吗？如果没有，scikit-learn是否为类标签提供了特殊的编码机制来处理这种情况(我想这里不是一个热编码的选项)？
谢谢
浏览 1提问于2018-06-04得票数 0
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