用于多类的mIoU
mIoU是指平均交并比（mean Intersection over Union），是一种用于评估图像分割模型性能的指标。它衡量了预测的分割结果与真实分割结果之间的重叠程度。
mIoU的计算方法是将图像分割结果和真实分割结果转化为二值图像，然后计算它们的交集和并集的比值。具体而言，对于每个像素点，如果预测结果和真实结果都将其标记为前景（分割目标），则该像素点被认为是正确的。交集即为预测结果和真实结果都标记为前景的像素点数，而并集则为预测结果和真实结果中标记为前景的像素点总数。最后，将所有像素点的交集和并集比值求平均即得到mIoU。
mIoU是评估图像分割模型性能的重要指标，它能够综合考虑模型的准确率和召回率。较高的mIoU值表示模型能够更准确地进行图像分割，对于许多应用场景如自动驾驶、医学图像分析、图像语义分割等都具有重要意义。
腾讯云提供了一系列与图像分割相关的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云图像分割API：提供了基于深度学习的图像分割能力，可用于实现自动驾驶、智能安防、虚拟现实等场景。详情请参考腾讯云图像分割API
- 腾讯云AI开放平台：提供了丰富的人工智能能力，包括图像分割、图像识别等。详情请参考腾讯云AI开放平台
以上是关于mIoU的概念、计算方法以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助！
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1回答
我实现了一个FCN网络来做语义分割。我正在使用城市景观作为我的数据集。如您所知，在培训期间，您忽略了城市景观中的一些类，它被标记为255。我使用加权损失来忽略未知类的损失(将未知类的损失设置为零)。现在，我想将未知类排除在我的评估度量中( Union (MIOU)上的平均交集)，对于我来说，.It目前还不清楚如何排除未知类。
目前，我正在使用tensorflow方法考虑所有类，包括这样的未知类：
miou, confusion_mat = tf.metrics.mean_iou(labels=annotation, predictions=pred_annotation, num_class
浏览 1提问于2019-03-11得票数 2
1回答
我想了解多类分类的mIoU是如何计算的。每个类的公式为
然后对这些类进行平均，以获得mIoU。但是，我不明白没有表示的类会发生什么。公式变成了除以0，所以我忽略了它们，并且只计算所表示的类的平均值。
问题是，当预测错误时，准确率就会真正降低。它添加了另一个类来计算平均值。例如:在语义分割中，图像的地面真实由4个类别(0,1,2,3)组成，并在数据集上表示6个类别。预测也是由4个类别(0,1,4,5)进行的，但分类为2和3(在地面真实中)的所有项目都被分类为4和5(在预测中)。在这种情况下，我们应该计算6个类的mIoU吗？即使4个类是完全错误的，并且它们各自的IoU是0？所以问题是，如果只预测
浏览 16提问于2020-05-19得票数 0
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我正在使用tensorflow 0.11，并且正在运行一些图像分割测试。在图像分割中，我们通常计算IoU。如何使用tensorflow的tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou？
mIoU, confusionMatrix = tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou(pred_labels_vec,gt_labels_vec,NUM_CLASS)
init = tf.initialize_local_variables()
sess.run(init)
for i in range(1000):
iou, _
浏览 9提问于2017-06-14得票数 1
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的API的启发
accuracy, update_op = tf.metrics.accuracy()
也就是说我只能使用
acc_value = sess.run(update_op)
获取最新的累积精度值，同时更新精确度。
但是我没有在API中找到类似的特性
mean_iou, update_op = tf.metrics.mean_iou()
所以，我可以使用
with tf.control_dependencies([update_op]):
get_miou_value_and_update_it = mean_iou
# in a session
sess.run(ge
浏览 0提问于2018-08-17得票数 2
我正在尝试使用deeplab进行语义分割。我想计算每个班级的IOU (仅限个人IOU )而不是平均IOU。
在的L142，我试图得到混淆矩阵，而不是均值借条
miou, cmat = tf.metrics.mean_iou(...)
metric_map['cmat'] = cmat
但它并没有起作用。如果有人能给我一些建议，我将不胜感激。
浏览 3提问于2019-02-23得票数 2
我正在尝试在一定数量的时期后保存训练模型的检查点权重，并使用PyTorch从最后一个检查点继续训练到另一个时期。为此，我编写了一个脚本，如下所示
训练模型的步骤：
def create_model():
# load model from package
model = smp.Unet(
encoder_name="resnet152", # choose encoder, e.g. mobilenet_v2 or efficientnet-b7
encoder_weights='imagenet',
浏览 22提问于2021-05-17得票数 2
我正在计算mean_iou，并更新每批的混淆矩阵。但是在30步之后，我得到了一个SIGKILL事件。我在生成器中使用的图像分辨率为2048x1024，因此我的batch_size为2，一步完成后，我似乎无法释放内存。在迭代所有映像时，我测试了生成器，但是一切都很好。
我在GTX 1080上使用带有Tensorflow 1.4.1的Keras 2.1.2作为后端。如果有人有建议的话，那就太好了。
def calculate_iou_tf(model, generator, steps, num_classes):
conf_m = K.tf.zeros((num_classes, num
浏览 1提问于2018-02-10得票数 1
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1回答
假设我开始从零开始训练一个tensorflow模型，有1000个训练步骤。我在完成训练时得到以下结果。
现在，让我说，我想从以前保存的检查点训练2000年的训练步骤。我得到了mIOU和pixel_accuracy = 1.0。
我使用的是“TensorFlow v1.13.1”。我怎样才能解决这个错误或问题？
浏览 2提问于2019-10-16得票数 1
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当我训练了一个模型并将params保存为hdf5文件，然后我尝试在test_dataset上评估模型的性能，但是如果我将metrics设置为
model.compile(optimizer=adam,
loss=losses.sparse_categorical_crossentropy,
metrics=[cus_acc, miou])
它将发生如下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed: [`labels`
浏览 0提问于2019-01-07得票数 0
我是Grails的新手，我想知道在hasOne、hasMany和belongsTo等域类上使用Grails的预定义静态属性时，对生成的代码、数据库模式、GORM等有什么影响。
例如，hasOne会在某个地方强制使用单例模式吗？
快速查看一下生成的代码和数据库，我没有找到太多线索。
浏览 1提问于2015-11-26得票数 1
我正在做一个项目--“tweets.‘的情感分析”。有五种不同的情绪-极端消极，消极，中立，积极和极端积极。因此，这基本上是NLP问题，因为我必须处理文本数据。哪种算法对这些数据最有效，背后的原因是什么。另外，我可以使用哪些分类度量来检查模型的性能以及选择特定度量的原因？
浏览 0提问于2021-09-25得票数 1
1回答
我要用哪种损失的交叉熵？
、、、、
我正在使用这个数据集https://www.kaggle.com/c/sf-crime来预测犯罪事件。我用pd.get_dummies对这个类别进行了编码，然后使用它作为验证数据。首先，我尝试使用categorical_crossentropy和adam作为损失函数，但是结果返回非常糟糕的acc，大约是损失的0.3 %和2.7 %。所以我试着用binary_crossentropy来实验不同的熵。结果似乎是夸大的，acc大于0.97，一次损耗小于0.1。我还为每一层提供了0.3的下拉列表。那么，在这种情况下，哪种交叉熵是准确的还是更好的?这类分类是多标签的还是多类的？
浏览 0提问于2018-04-24得票数 3
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我使用Keras来处理分段任务。
地线地图是二值图像，指出黑色代表背景，白色代表物体。
因此，我在Keras中使用datagenerator，在此之前，我将值0设置为背景像素，值1设置为对象：
train_label_datagen = ImageDataGenerator(
horizontal_flip= True,
)
train_label_generaror = train_label_datagen.flow_from_directory(
directory=os.path.join(FLAGS.dataset_dir, FLAGS.cropped_dir, &#
浏览 0提问于2018-12-18得票数 0
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1回答
我正在尝试使用MNIST示例数据集在R中实现一个简单的keras autoencoder。我从博客上得到了我的例子，但它不起作用。我得到了几乎0 %的准确度。
目标是将每个28 x 28图像(784个条目)压缩为32个条目的向量：
下面是我的代码：
library(keras)
mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
# reshape
x_train <- array_reshape(x_train, c(nrow(x_train), 784))
x_train <- x_train / 255
mode
浏览 8提问于2018-07-25得票数 0
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1回答
我希望以一种特定的方式对我的多类分类输出变量进行编码，以考虑到重要性。我想在带有乙状结肠目标的NN中使用这个。
我对此有几个问题：
我怎么能用这种方式对我的类进行编码？
这不会改变问题从多类到多标签分类，对吗？
这是我所依据的论文的。下面是一个数字，表示从正常NN到它们的地址的变化：
浏览 2提问于2021-03-02得票数 0
我在为多类分类器寻找一个很好的误差度量，很多人说通常使用F1度量。但是，考虑到多类分类器的预测是一个热点向量，这不意味着当预测错误时没有真正的积极因素吗？我的意思是：
当预测正确时，除单一的“1”外，每个元素都是真负数。这里的精度只有1。
当预测不正确时，就没有真正的积极因素。所以精度是0。
我会理解，在多标签分类方面，F1是一种强大的度量方法，因为向量中可能有多个1，但将F1应用于多类分类对我来说有点奇怪。这和准确不一样吗？或者这是否意味着应该使用F1评分每类？
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
我正在尝试提取由Light GBM算法构建的树的精确树结构。为此，我使用了model_dump，并成功地提取了结构。树看起来像这样(在虹膜数据集上训练)： ? 我在理解如何评估这棵树时遇到了麻烦。Another topic on Stack Overflow says that leaf value is raw prob. before sigmoid。这看起来很合乎逻辑，但当我尝试将这个值放入sigmoid函数时，lightgbm.predict(...)返回的概率与基于我的树计算的概率不同。在model_dump之前，是否有任何隐藏在内部的后处理会影响这些值？计算输出概率的正确
浏览 19提问于2019-04-17得票数 0
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我在GPU上运行Tensorflow 0.12.1。我有一个经过训练的Deep CNN模型，我使用检查点文件保存了它的权重。在推断过程中，我使用restorer.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.train_dir))重新加载保存的检查点。代码似乎运行没有问题，但每次我重新运行脚本时，我都会得到错误的输出。AFAIK，我不会打乱我的测试集输入。输入正在正确加载并馈送到网络。这只是CNN在相同测试集上不同运行的输出，使用相同的顺序产生非常不同的输出。我被弄糊涂了！另外，在推理过程中，如何在不运行init_op的情况下执行加载了保存的检查
浏览 6提问于2017-01-12得票数 0
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1回答
我编写了一个很好的方面，但只在基类上，在派生类上什么也不做。
拜托，我错过了什么？
代码如下
public interface INotifyOnChange : INotifyPropertyChanged
{
void OnPropertyChanged(string propertyName);
}
[Serializable]
[AspectConfiguration(AspectPriority = 10)]
[IntroduceInterface(typeof(INotifyOnChange), OverrideAction = InterfaceOverrideActi
浏览 4提问于2015-12-10得票数 0
我在FluentNHibernate中有一个HasMany关系的映射，我想在它上面指定一个表来覆盖默认的表，nHibernate将在这个表中查找我拥有许多对象的那些对象。这有意义吗？
假设我有一个发票表和一个InvoiceItems表，还有一个名为InvoiceItemsTwo的表。
我有一个用于发票的类和一个用于InvoiceItems的类，它们的映射非常简单。我想在我的发票映射中指定，它应该在InvoiceItemsTwo而不是默认的InvoiceItems中查找它的项目。
因此，我的关系映射如下所示
HasMany(c => c.InvoiceItems).Cascade.Save
浏览 1提问于2011-04-01得票数 1
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2回答
我有一个由5000多个主题索引的XML文档组成的人工标记语料库。它们的大小从几百千字节到几百兆字节不等。是抄本的短文。他们都被编入了与段落级别一样深的索引。我很幸运有这样一个语料库可用，我正在努力教自己一些NLP概念。无可否认，我才刚刚开始。到目前为止，只阅读免费获得的NLTK书，，和浏览jacobs(?)NLTK食谱。我喜欢尝试一些想法。
有人向我建议，也许，我可以拿双标，用朴素的贝叶斯分类来标记新的文档。我觉得这是错误的做法。朴素的Bayes精通一种真实/错误的关系，但是要在我的层次标记集上使用它，我需要为每个标记构建一个新的分类器。差不多有1000个。我有内存和处理器能力来承担这样的任务
浏览 1提问于2011-10-12得票数 7
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3回答
虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。
编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个-Vs-All和支持多标签的部分是令人困惑的。
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
有人能解释一下这个命令对于发送和接收多播业务到底意味着什么吗？
route add -net 224.0.0.0 netmask 240.0.0.0 eth0
浏览 0提问于2012-02-13得票数 11
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1回答
我试图使用这个来预测24个变量，但我得到了ValueError:标签二进制化不支持多输出目标数据。有什么帮助吗？
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 669)
params = {
'n_estimators': 10,
'max_depth': 8,
}
xgbc = xgb.XGBClassifier(**params)
浏览 1提问于2019-07-23得票数 0
3回答
如何实现关联类？
、、
我的问题是，我如何实现这一点？
Exam * ____________ 1 Student
|
|
Mark
我通过互联网搜索了很多，但我没有找到任何明确的答案，我可以实现一个关联类的方式。
浏览 3提问于2011-11-17得票数 1
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我有下面的代码，这段代码只适用于二进制类，所以我如何使用三个类。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import scikitplot as skp
orgnal_data = pd.read_excel("movie.xls")
# Program extracting first column
tex
浏览 1提问于2020-04-15得票数 0
我正在选修斯坦福edx课程(数据库:建模和理论)，讲师提到了这篇关于关联类的信息，以及它们在图表中的含义(在一个例子中，“学生”和“学院”两个班级的“应用程序”与包含大学应用信息的关联类"appInfo“相关联)：
，现在我们要说的是，协会将与它有关联，日期和决定。我们不能用UML描述的是，同一个学生和同一所大学之间有不止一种关系或联系的可能性。因此，当我们有一个关联时，假设两个对象之间最多有一种关系。所以，例如，如果我们想增加学生可以多次申请同一所大学的可能性，你知道，他们想申请不同的专业，这实际上必须被完全不同的捕捉。我们必须为应用程序信息添加一个单独的类，与学生和大学有不同的关系
浏览 1提问于2021-08-27得票数 1
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3回答
在此链接中，作者实现了一个分类为15个类的神经网络，并使用二元交叉熵作为损失函数。但是既然它是多类分类，那么使用二进制交叉熵有效吗？还是我们应该用绝对交叉熵代替？
浏览 0提问于2019-09-09得票数 5
1回答
我已经创建了几个包含OpenCV的程序，并训练了我自己的分类器。
我如何才能找到这些分类器的准确性？以百分比的形式？
我知道是什么使这些程序或多或少地准确，但我不确定我如何能够测试它的准确性。
有什么想法吗？
谢谢:)
浏览 1提问于2014-09-30得票数 1
1回答
在我的Linux系统中，我看到了以下内容：
# ip link list
....
2: eth2: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP mode DEFAULT qlen 1000
....
qdisc mq是什么？在http://lartc.org/lartc.html中，我只找到有关IMQ的信息。
在指南中的示例中也有qdisc noop和qdisc noqueue，但没有关于它们的详细信息。
浏览 0提问于2013-01-31得票数 5
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我正在尝试修改Yolo v1来处理我的任务，每个对象只有一个类。(例如: obj不能同时是猫和狗)
由于架构的原因(其他输出，如本地化预测，必须使用回归)，因此sigmoid被应用于模型的最后输出(f.sigmoid(nearly_last_output))。对于分类，yolo 1也使用MSE作为损失。但据我所知，MSE有时并不像我想要的那样，与交叉熵相比进行得很好。
具体如下: GT：0 0 0 0 1 (假设我们总共只有5个类，每个类只有1个类，所以其中只有一个数字1，当然这是本例中的第5个类)
分类部分的输出模型：0.1 0.1 0.9 0.2 0.1
我发现了一些使用nn.BCE /
浏览 0提问于2020-09-16得票数 2
我看到的大多数数据集是：
特征1，特征2，特征3，结果
如果结果是二元的，例如，如果他们是癌症阳性结果将是1和0，如果他们没有癌症。
如何创建有多个结果且每个可能的结果都有一组特性的数据集？
我有一个问题，有三个可能的答案：
“是什么器官在人体周围抽血？”
A.心脏
B.肝脏
C.教会机关
每个答案都有一组特征，只有一个答案是正确的。我将如何在csv文件中显示这一点？我想把它读到xgboost算法中进行训练。
问题，option1和特性，option2和特性，option3和特性，正确的选项
非常感谢你的帮助！
浏览 0提问于2019-03-24得票数 3
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目前Python还不支持星火内的多类分类，但将来会像在Spark页面中描述的那样。
是否有任何发行日期或是否有机会使用Python运行它，它实现了Logistic回归的多类？我知道它适用于Scala，但我想使用Python运行它。谢谢。
浏览 1提问于2016-08-09得票数 1
2回答
我试图用一个卷积神经网络给图像贴上不同类别的标签。对于我的问题，图像可以是一个类别，多个类别，或零类别。标准做法是将零类别设置为所有零，还是应该在最后一层中添加一个额外的空类神经元？
例如，假设有5个类别(不包括null类)。目前，我用0,0,0,0,0表示它。另一种方法是添加一个空类别，它看起来像0,0,0,0,0,1。在第二种情况下，不是也有一些额外的不必要的参数吗?或者这会让模型执行得更好吗？
我看过Stackoverflow的类似问题，但它们涉及到多类分类，它使用带有softmax输出的范畴交叉熵，而不是使用Sigmoid输出的二进制交叉熵，因此明显的选择是添加空类(或进行阈值处理)。
浏览 0提问于2019-07-05得票数 2
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正如提到的，对于多标签分类，交叉熵不是一个合适的损失函数。我的问题是“这一事实是否也适用于softmax的交叉熵？”如果是，它如何与文档的匹配。
我应该提一下，我的问题的范围是cntk。
浏览 20提问于2017-01-17得票数 5
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2回答
如何用Keras确定类？
、、、、
我正在研究一种使用Keras对邮件进行分类的方法。我阅读已被分类的邮件，将它们标记为创建一个链接到文件夹的字典。
所以我用熊猫制作了一个数据仓库：
data = pd.DataFrame(list(zip(lst, lst2)), columns=['text', 'folder'])
文本列驻留在电子邮件中的所有单词，文件夹列是电子邮件所属的类(路径)。
由于这个原因，我创建了我的模型，给了我这些结果：
3018/3018 ============================== -s 74 0s /步进损失: 0.0325 - acc: 0.9950
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
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1回答
目前，我收到以下错误：
No owner defined between domain classes [class mp.ra.Classgroup] and [class mp.ra.Event] in a many-to-many relationship.
域类的设置如下:事件类：
class Event {
static hasMany = [classgroups:Classgroup]
static belongsTo = [eventgroup:Eventgroup,classgroup:Classgroup]
static constraints = {
event
浏览 0提问于2014-02-20得票数 1
2回答
单类、二元类和多类分类的区别是什么？
如果我喜欢在四个类中对文本进行分类，那么系统也希望系统能够告诉我，这些类中没有一个与未知/未经训练的测试数据匹配。
我就不能用上面提到的所有方法来达到我的目标吗？例如，我可以将C1、C2、C3和C4描述为四种不同的二进制分类训练集，并使用经过训练的模型来标记未知的数据集.
简单地说，C1的培训集包含1类(C1的所有好样本)和0类(混合了所有C2、C3和C4作为C1的坏样本)。
是未标记的数据C1 -> 1或0。
是未标记的数据C2 -> 1或0.等等..。
对于多项式分类，我只需在一个训练集中定义一个训练集，其中包含C1、C2、C3和C4的所有
浏览 0提问于2014-10-20得票数 6
1回答
Keras多类图像分类与预测
、、、、
我正在用ImageDataGenerator进行图像分类。我的数据有这样的结构：
101102 103104 列车
101102 103104 测试
所以，如果我理解得很好，ImageGenerator会自动做标记所需的事情。我训练模型，并获得某种准确性。现在我想做预测。
- model.predict
- model.predict_proba
- model.predict_classes
所有这些都给了我同样的价值。你能不能快速解释或参考(我找不到任何关于我的问题)我应该如何进行，或者我可能在代码中做了一些可怕的事情。最大的问题是，我不明白输出对于4个不同的类会有什么不同。正如p
浏览 3提问于2020-04-21得票数 0
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我正在使用xgboost multi-class classifier来预测一组可能失败的事情。我希望运行该预测，并向probability > 75%报告分类器标识的任何内容。但是，如果我使用xgb.predict_proba()，数组中的结果之和等于1。所以，如果有很多事情可能失败，它们在结果数组中都会有很小的百分比。
看看预测_proba码，我可以看到数组是在哪里规范化的。不过，我还是想不出怎么防止这件事。
最后，我认为我的代码应该是这样的(除了标准化前的概率)：
probas = xgb.predict_proba(single_element_dataframe)
for c
浏览 0提问于2021-07-20得票数 2
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1回答
我需要计算两个多类变量的ROC曲线，但我得到了一个我无法解决的错误。
下面是我的代码和我得到的错误：
Input:
auc = roc_auc_score(df["two_year_recid"], df["decile_score"])
auc
Output:
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-128-223ffcb55a4f> in <module>
----> 1 auc =
浏览 17提问于2021-01-21得票数 1
我正在处理一个不平衡的数据集，所以我决定使用加权字典进行分类。
文档指出，必须定义一个权重块，如下所示：https://imbalanced-learn.org/stable/generated/imblearn.ensemble.BalancedRandomForestClassifier.html
weight_dict = [{0: 1, 1: 1}, {0: 1, 1: 5}, {0: 1, 1: 1}, {0: 1, 1: 1}]
所以，因为我想预测12个类，它们位于最后一列。我想这个场景应该是：
weight_dict = [{0: 1, 1: 5.77390289e-0
浏览 0提问于2020-10-18得票数 0
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Qt/C++变量继承
、、、
我一直在使用QtDbus开发一个Qt/C++项目，在学习这个过程时，我对一个特定的语法感到困惑。我一直在阅读，我想知道ChatWindow.cpp中的以下语法：
ChatWindow::ChatWindow(demo::Chat& chatInterface, QWidget *parent) :
QMainWindow(parent),
ui(new Ui::ChatWindow),
m_userName(),
m_users(),
m_chatInterface(chatInterface)
{
我想知道()后面的变量是什么意思。我认为:父语
浏览 2提问于2013-09-22得票数 0
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假设我有一个三类问题，我想构建一个可以根据一组特征区分类的分类器。我想根据模型区分这3个类的能力来评估它。
从我的阅读来看，宏观F1分数似乎是用于评估多类问题分类器的常用指标，其中为每个类计算F1分数，然后将这些F1分数的未加权平均值用作macro F1 score。
在其他文献中，我见过用于多类问题的平衡精度，其中计算每一类的精度，然后将这些精度的未加权平均值用作balanced accuracy。
为什么宏观F1得分比平衡准确性更受青睐？
平衡精度不是更容易解释吗，平衡精度< 0.5告诉我们模型的表现比随机更差？
我们如何以与平衡准确率相同的方式来解释F1分数--什么阈值表明分类器比
浏览 4提问于2016-03-09得票数 3
1回答
我编写了一个KNN计算实现，我希望StratifiedKFold检查要使用的K和距离矩阵。我得到了一个错误:它似乎不承认我的估计是一个回归(“评分”函数是回归)。
我的守则：
skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=False, random_state=12)
NN = KnnImputation() # my own function
gridSearchNN = GridSearchCV(NN, param_grid=params, scoring='mean_squared_error', n_jobs=numIter,
浏览 2提问于2019-03-25得票数 0
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我正在寻找OpenCV中的概率分类器，它在预测期间返回各种类的概率或隶属度值。我已经研究了支持向量机、神经网络和普通贝叶斯分类器(这是概率的)，但所有这些分类器都会为给定的输入返回离散的类。
例如，如果我有类{A，B，C}，如果我给出一个输入{X}，我需要这些类的成员资格值。比如A=0.2，B=0.1，C=0.7。现在，使用这些现有的分类器，我得到了一个离散的输出(例如- C)
干杯。
浏览 3提问于2013-04-27得票数 1
除了binary:logistic (默认目标函数)之外，是否还有其他内置的目标函数可以在中使用？
浏览 0提问于2017-08-22得票数 25
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1回答
我是一名学生，现在我正在研究文本分类。我读过几篇关于这方面的论文。但我刚刚发现这么多人使用朴素贝叶斯分类器。
i have 4 class to classify.
and i read that SVM can only classify thing into 2 class,..yes/no 1/0
除了NBC算法之外，是否有任何算法来构建分类器，将数据分离成两个以上的类？
浏览 3提问于2015-09-30得票数 1
我试图确定(GCR)是否可以在始终免费的GCP层中使用。该层在(GCS)中提供5GB的区域存储。多区域存储桶不包括在自由层中。
GCR价格等于图像所使用的存储空间的价格。说：
大多数容器注册表存储桶使用的默认云存储类称为多区域存储。
以及：
要了解有关区域位置及其云存储类的更多信息，请参见。你也可以。
这两个链接都指向Google的文档，而不是专门针对的文档。我试着按照说明更改默认的桶类，但是"Regional“选项是禁用的。
我还尝试更改图像标记中的GCR域，结果如下：
gcr.io：创建一个多区域桶，无法更改为区域
us.gcr.io：与gcr.io相同
浏览 0提问于2018-03-28得票数 3
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在一篇关于假新闻检测的研究论文中，作者收集了一个由16,817真文章和5,323假新闻组成的假新闻二进制数据集(假新闻与真实新闻)。
作者使用精确性、精确性、查全性和F1给出了结果，但没有具体说明他们在F1度量(macro、micro、weighted等)上应用哪种平均值。
以下是研究结果：
📷
如果您注意到最后一个系统，精度值是0.689，F1值是0.717，这比精度要高。
因此，给出数据集的不平衡状态，作者是否可能使用F1度量中的类平均使用macro方法？
对我来说，这“不可能”发生，我认为他们可能使用了weighed F1评分。
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
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