python中的多类分类
在Python中的多类分类是指一个分类问题中存在多个类别的情况。多类分类是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要任务，它涉及将输入数据分为多个不同的类别。
Python中有多种方法可以用于多类分类，以下是一些常用的方法：
- One-vs-Rest (OvR)：也称为One-vs-All，这种方法将多类分类问题转化为多个二分类问题。对于每个类别，都训练一个二分类模型，用于区分该类别与其他所有类别的样本。在预测时，选择具有最高概率的类别作为最终的预测结果。
- One-vs-One (OvO)：这种方法将多类分类问题转化为多个二分类问题，但每个二分类模型只区分两个类别。对于N个类别，需要训练N*(N-1)/2个二分类模型。在预测时，每个二分类模型都会给出一个预测结果，最终通过投票或者其他方法确定最终的预测结果。
- 多类逻辑回归：逻辑回归是一种常用的二分类算法，但它也可以扩展到多类分类问题。多类逻辑回归使用softmax函数将输入映射到多个类别的概率分布，然后选择具有最高概率的类别作为最终的预测结果。
- 支持向量机 (SVM)：SVM是一种常用的二分类算法，但它也可以通过一些扩展方法用于多类分类问题。其中一种方法是使用一对多策略，即将每个类别与其他所有类别进行二分类区分。在预测时，选择具有最高决策函数值的类别作为最终的预测结果。
这些方法在Python的机器学习库中都有相应的实现，例如scikit-learn库提供了多类分类的算法和工具函数。在实际应用中，选择合适的多类分类方法取决于数据集的特点、算法的性能和需求等因素。
腾讯云提供了多个与多类分类相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了图像分类、物体识别等功能，可以用于多类分类问题中的图像数据。
- 腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）：提供了文本分类、情感分析等功能，可以用于多类分类问题中的文本数据。
- 腾讯云智能语音（https://cloud.tencent.com/product/tts）：提供了语音识别、语音合成等功能，可以用于多类分类问题中的语音数据。
以上是关于Python中的多类分类的概念、常用方法以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助！
相关·内容
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
1回答
我注意到，在Python中，XGBoost的实现只支持分类目标变量的二进制分类。
对于我的分类问题，我已经实现了随机森林和极随机树。
为什么不能使用这种方法对来自多个类别的目标进行分类？
是否可以对我的多类数据集进行调整，以便使用XGBoost?
浏览 6提问于2020-01-22得票数 0
1回答
LIBSVM的多类表示
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我的目标是制作一个多类分类器，以处理不同的文件，这些文件将被标记为至少两个类(或标签)。这些文件是议会倡议，因此每个文件都将以至少一对值的形式在同义词库中索引。
我在python的版本中使用“libsvm”，因为在python中删除秒词、标记化和词干似乎更容易，这要感谢像斯诺球、NLTK这样的工具.
这个版本不能直接使用多重分类。
然而，可以编写一个多类分类器模型，生成总共k* (k-1) /2(其中'k‘是类的数目)。
LIBSVM的表示如下：
<class/target>[ <attribute number>:<attribute value>
浏览 3提问于2015-04-22得票数 0
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我在哪里可以找到监督分类机器学习的分类因变量的例子？
例如：
蜥蜴为昆虫，苍蝇为昆虫，蚊子为昆虫，猴子为哺乳动物，熊为哺乳动物，鲨鱼为鱼，格皮为鱼，芬兰为国家，美国为国家，日本为国家，苹果公司为公司，伯克希尔哈撒韦公司作为公司，默克公司，公司.
我已经采取了Udemy机器学习all和所有的场景是只有2个因变量(是或否，1或0)。任何人都知道在哪里可以找到Python代码或学习示例，以便将文本分类为国家、公司、昆虫等。两个以上的因变量？
谢谢
@David Dale，我试过：
import numpy as np
import pandas as pd
dataset = pd.read_cs
浏览 5提问于2017-10-31得票数 0
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多类分类:概率与校准
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我正在用不同的分类器处理一个多类分类问题，使用Python和scikit学习。我想使用预测的概率，基本上是比较不同分类器对特定情况的预测概率。
我开始阅读有关“校准”的内容，例如在和，我开始感到困惑。
我所理解的是:一个经过良好校准的概率意味着一个概率也反映了某个类别的分数。
这是否意味着，如果我有10个分布均匀的类，理想情况下，每个类的校准概率将在0.1左右？
我是否可以将predict_proba的概率(没有校准)解释为“分类器对于这个分类器是否是正确的类有多确定”？
希望有人能为我澄清这一点！)
浏览 0提问于2020-02-07得票数 3
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目前，我正在使用1vsREST随机森林算法来解决使用Python的多类分类问题，我想为每个类找到最优的阈值，如何使用OVR (1-VS- Rest )方法来实现这一点？
浏览 0提问于2022-06-17得票数 2
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如何将多个特征集组合在一个词袋中
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我有文本分类数据和预测取决于类别，‘描述’和‘组件’。我可以使用python中的单词包进行分类，并在“描述”上使用scikit。但是，我想得到预测，使用两个类别的单词包中的权重，个别的特征集x=描述+ 2*组件，我应该如何进行？
浏览 1提问于2015-09-30得票数 0
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给定一个分类问题，有时我们不仅要预测一个类，还需要返回它是一个类的概率。
即P(y=0|x)，P(y=1|x)，P(y=2|x)，...，P(y=C|x)
如果不构建新的分类器来预测y=0、y=1、y=2...y=C。因为训练C分类器(比方说C=100)可能相当慢。
要做到这一点，可以做些什么？什么分类器自然可以很容易地给出所有的概率(我知道的一个是使用100个输出节点的神经网络)？但是如果我使用传统的随机森林，我就无法做到这一点，对吧？我使用Python Scikit-Learn库。
浏览 3提问于2016-09-28得票数 1
我正在处理一个多类问题(4个类)，我试图用Python来解决这个问题。
我看到我有三个选择：
我简单地实例化了一个分类器，然后用训练来拟合，用测试来评价；
分类器= sv.LinearSVC(random_state=123) classifier.fit(Xtrain，ytrain) classifier.score(Xtest，ytest)
我将实例化分类器“封装”在一个OneVsRest对象中，生成一个用于训练和测试的新分类器；
分类器= OneVsRestClassifier(svm.LinearSVC(random_state=123)) classifier.fit(Xtr
浏览 2提问于2018-08-28得票数 5
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我正在寻找一个可以计算多标号分类的混淆矩阵的Python库。
FYI：
学习不会支持混淆矩阵的多个标签)
多类和多标签问题的区别是什么？
浏览 0提问于2015-12-11得票数 9
1回答
我希望使用Python 库来设置一个SciKit。然而，我面临的问题是，它不是一个简单的"n_outputs“分类。一些样本将有3个输出，一些4，一些5。我不知道最好的方法是把它传递给库。
我正在考虑使用输出的最大数量，并进行“无输出”分类。因此，如果我训练一个集，其中每一个样本被强制到5个输出，任何样本原本只有3个分类将改为5通过添加“无输出”分类。
你觉得这样行吗？还有其他方法来实现多输出决策树的可变输出数吗？
浏览 3提问于2015-05-19得票数 2
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聚类与分类
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我对此有点陌生，但我只是简单地问了一个关于聚类和分类的问题。我有一堆要分类的文字。目前我有4门课，但课文可以属于多个班级。到目前为止，我看到的是进行4种二进制分类，但我想知道是否有一种分类算法，可以实现属于多个类的文本。或者，我可以通过具有重叠簇的集群来实现这一点吗？
我试着用Python来做这件事。
浏览 0提问于2020-07-16得票数 0
我几乎读过大多数类似的问题，但我还没有找到我的问题的答案。
假设我们有四个不同标签/类的n样本，即A、B、C和D。我们训练了两个分类器：
First classifier：我们训练多类分类器，将数据中的样本分类为四类中的一种。假设模型的精度是%x。
Second classifier：现在，假设我们所关心的是，如果一个样本是A或者不是A，那么我们会训练一个二进制分类器，用于将样本分类为A或非A。假设这个模型的精度是%y。
我的问题是，我们是否可以比较x和y来衡量分类器在分类A上的性能？换句话说，多类分类器的高性能是否意味着该分类器也能够识别具有高性能的单个类？
现实世界的例子是，我在一个包含四
浏览 0提问于2020-07-31得票数 2
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我使用sklearn-learn在python中构建了一个随机森林，并对所有分类变量应用了“一热”编码。问:如果我将"one hot“应用到我的DV，我是将它的所有虚拟列都作为DV应用，还是应该以不同的方式处理DV？
浏览 4提问于2018-12-03得票数 3
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决策树中的下一个最佳预测
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我使用决策树分类器来预测基于以下数据选择的块。
📷
我能够预测基于数据的“块选择”列。怎样才能得到第二好，第三最好的预测等等(我需要一个有序的列表)？我能用决策树得到这个吗？或者我应该使用不同的模型？对于如何使用python学习这一点，有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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我有一个多标签的分类问题--数以百万计的记录可能包含多个标签。我在网上遇到了与缺乏研究/例子有关的问题，并且无法创建一个强有力的模型。是否建议不要建立多类分类模型，并将任何预测概率超过0的标签视为潜在的标签？即使使用问题转换，如二进制相关性和分类器链，准确率也非常低(~12%)，而不是使用朴素贝叶斯和获得57%的准确率。
浏览 0提问于2018-06-04得票数 1
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我们如何将文本分类到python中给定数量的集群中？我知道可以使用一些机制来指定集群的数量，比如k-均值，但是我需要将给定的集群分类到特定的类别。
例句:我有一个包含报纸文章的语料库，我想把它们集中起来，涉及到体育，外国和本地。
在python中有实现这一目标的方法吗？我在谷歌上搜索过但找不到合适的匹配。
在这方面的任何帮助都将受到高度赞赏。
提前谢谢！！
浏览 0提问于2021-07-19得票数 0
2回答
我有一些单词/词典列表，我想将它们用于BOW分类。在sklearn中，可以在sklearn中使用countvectorizer和tfidfvectorizer，这两种方法都是从训练数据中构建使用的词汇表。但在我的例子中，我构建了一种单词列表(字典)，可以用来区分用于文本分类的类别。 有没有我可以在python中使用的库或包？
浏览 29提问于2020-04-16得票数 0
我需要一个支持向量机作为多标签分类器，所以我决定使用OneVsRestClassifier包装器。然而，出现了训练集变得高度不平衡的问题:对于给定的类，负面示例比正面示例多得多。这可以通过class_weight参数来解决，但是如果我在包装在OneVsRestClassifier中的分类器中使用它，我会得到一个错误：
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
weights = {'ham': 1, 'eggs': 2}
svm =
浏览 0提问于2013-04-18得票数 3
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对于一个多类的问题，我使用Scikit-学习。我发现关于如何使用多个类加载自定义数据集的示例很少。sklearn.datasets.load_files方法似乎不合适，因为文件需要多次存储。我现在有以下结构：
带有特性列表的x => Python列表(文本)。
带有类列表的y => Python列表(以文本表示)。
我如何将它转换为Scikit-学习可以在分类器中使用的结构？
浏览 3提问于2016-03-10得票数 1
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当使用scikit的分类器-学习多类问题时，是否需要用一种热编码对标签进行编码？例如，我有3个类，在将这些数据输入不同的分类器以进行培训时，简单地将它们标记为0、1和2。据我所知，它似乎运转正常。但是，有什么理由不推荐这种基本编码吗？
有些算法，如随机森林，本机处理分类值。对于logistic回归、多层感知器、高斯朴素Bayes和随机森林等方法，如果我没有弄错的话，这些方法似乎是本机处理分类值。这个评估是正确的吗？谁的科学知识-学习的分类器不处理这些输入本地和影响的序号？
浏览 1提问于2018-07-25得票数 3
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有没有一种方法可以在Python中为具有多个分类的随机森林绘制部分依赖图(使用scikit-learn)？ 我对此提出了一个单独的问题，因为我不确定scikit-learn中是否存在这样的函数。我已经在R中看到了一些例子。如果这个功能不存在，我会在scikit-learn github中提出请求，但在提出请求之前，我只想与社区再次确认一下。 如果你知道除了scikit learn之外的任何其他Python包可以指导这个情节，请告诉我。谢谢。
浏览 87提问于2021-09-27得票数 0
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我正在用Scikit学习和TensorFlow阅读优秀的手工机器学习，在第10章中，作者说：
对于输出层，softmax激活函数通常是分类任务的最佳选择(当类相互排斥时)。对于回归任务，您可以完全不使用激活函数。
我能想到的所有分类问题(二进制分类、图像分类等)都会产生相互排斥的类。
有人能给我举几个非相互排斥分类问题的例子吗？
浏览 0提问于2017-07-13得票数 0
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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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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
我正在使用weka进行分类。在weka中，我使用SMO对documents.In的某些情况进行分类，SMO返回错误的类别。
例如，拿我为这两个category.Then训练和创建的两个类别的计算机和Cricket.First为例，我将测试一个文档，其内容与这两个类别的内容以50:50的比例相关。SMO仅返回第一类计算机。如果50:50的比例意味着我需要返回这两个类别。
如何在SMO分类器中实现？
浏览 2提问于2012-08-24得票数 0
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阅读PyTorch文档
其中c是多标签二进制分类的类号(c >1，单标签二进制分类为c=1)，nn是批处理中的样本数，p_cp c是类cc的肯定答案的权重。
什么是多标签二进制分类？二进制假设只有两个标签
浏览 1提问于2020-03-19得票数 3
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我正在跟踪幻灯片上的NLP和机器学习。在幻灯片7中，作者说：“在二进制classifi阳离子中，我们只能从输入映射到特征空间。”这似乎与非二进制分类(在幻灯片前面介绍)不同，在这种分类中，您可以从x映射到特征空间。为什么二进制分类不映射从所有可能的组合X，x，Y？似乎每个可能的X都可以从Y得到两个标签中的一个(即X，x，Y->r^n)。
浏览 5提问于2014-04-29得票数 0
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基于高斯朴素贝叶斯的多类分类
、、、、
我知道朴素贝叶斯擅长二进制分类，但我想知道多类分类是如何工作的。
例如:我之前使用朴素贝叶斯进行文本分类，对文本进行矢量化以查找文档中每个单词的概率，然后使用矢量化数据来适应朴素贝叶斯分类器。
现在，我正在处理如下数据：
A、B、C、D、E、F、G
210,203，0，30,710,2587452，0
273,250，0，30,725,3548798，1
283,298，0，31,785,3987452，3
在上述数据中，有6个特征( and )，G是具有值(0、1或2)的类。
我在dataset中有将近70000个条目具有类(输出) 1、2或3。
在将数据分成测试数据和训练数据后，我将训练数
浏览 4提问于2017-11-25得票数 2
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在我的实验中，我试图训练一个神经网络来检测病人是否表现出症状A，B，C，D。我的数据包括每个病人的不同角度照片，以及他们是否有症状A，B，C，D。
现在，pytoch，我正在使用MSELoss并将我的测试错误计算为分类总数中正确分类的总数。我猜这太天真了，甚至不合适。
一个测试错误计算的例子是这样的:假设我们有两个病人，每个病人有两个图像。然后进行16次总分类(1例在照片1中是否有症状A、B、C、D等)。如果模型正确地预测照片中的1名患者1出现了症状A，那么这将使正确分类的总数增加1。
浏览 1提问于2019-11-19得票数 2
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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
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
2回答
是否可以使用条件随机场进行MultiLabel分类？我在上看到了一个python CRF实现，但我想不出一种方法来进行多标签分类。
浏览 0提问于2016-05-31得票数 3
1回答
用单个分类器将多标签问题建模为多类问题的缺点是什么？
让我澄清我的意思。
至少有两种方法可以将一个多标签问题转化为一个单分类器的多类问题(假设我们的问题上有N个标签)：
1)
为标签的powerset的每个元素创建一个类。
因此，每个标签组合的每个元素。
在这种情况下，输出向量将具有2^N长度。
2)
有一个N长度的输出向量(向量的每个元素都是一个标签)，但是这个问题将被视为一个分类器的多类问题。
在本例中，假设输出概率大于0.2的类将被视为此实例/观察的类/标签。
显然，所有类的输出概率之和应为1。
在每一种情况下，将多标签问题转化为多类问题意味着什么？
浏览 0提问于2019-07-22得票数 3
2回答
我是一个初学者，支持向量机，我已经成功地实现了一个类别的classification.Now，我想了解的多类分类，这是非常困惑的。
我浏览了，我希望得到完全相同的输出，但是链接没有一个使用windows.If的具体示例，任何人都可以在windows中为“一对一”、“一对一”的多类分类方法提供一个示例。
谢谢
浏览 0提问于2014-07-08得票数 0
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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
我正在使用caffe来做固态硬盘模型的目标检测，最近的工作是调整"MultiBoxLoss“的损失类型。在multibox_loss_layer.cpp文件中，它的损失有SOFTMAX作为默认值和逻辑选项，我在caffe代码中添加了hingeloss(支持向量机)选项，并进行了训练，但结果很差。 现在老板想让我使用SVM对python sklearn的特征图进行分类。 我遇到一个问题，在multibox_loss_layer.cpp文件中，可以使用softmax、logistic和hingeloss来计算损失。在这一步，它的数据只是“一维”，但特征映射是高维的，我在网上的文章，它似乎
浏览 19提问于2019-01-21得票数 0
1回答
我目前正在做一个项目，以执行图像识别。有一大组图像，我必须预测一个图像是否包含给定的特征。例如，输出可以是图片中是否有香蕉。
我想用SVM实现一个分类器，输出是或否，图像包含给定的特征。在两个输出的图像上训练SVM分类器最简单的方法是什么？在Python中有什么模板可以使用吗？非常感谢。
浏览 1提问于2016-04-17得票数 9
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我正在尝试理解XGBoost中的多类分类是如何工作的。我已经读过陈和格斯特林的论文(2016，https://arxiv.org/abs/1603.02754)，但我仍然不清楚细节： 假设我想为一个3类分类任务生成一个概率分类器。如果我理解正确的话，XGBoost将回归树拟合为“弱学习者”或boosting模型的组成部分。因此，如果将一个新的预测向量传递给XGB模型，回归树将产生一个实际值，即“预测”，其(加权)组合是增强模型预测。 从this question和论文中的文档中，我推测softmax激活函数被应用于增强的模型预测(实值？)，并且在将softmax应用于模型输出之后，通过优化交
浏览 18提问于2020-01-16得票数 1
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我想知道LinearSVC在默认情况下是否支持多类分类，还是必须将其包装在OneVsRestClassifier中，如：
OneVsRestClassifier(LinearSVC())
浏览 4提问于2015-03-30得票数 1
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我对二元和多类神经网络分类之间的区别感到困惑。如果我编写的算法有两个输出类(奥巴马或罗姆尼)，但不是是或否(所以不像奥巴马或奥巴马)，那么它是二元神经网络还是多类(2类)神经网络分类？
我所知道的是:二元神经网络分类输出一个单元。如果一个多类分类神经网络有k类，那么它就有k个输出。
我的想法是：
我认为这是一种二元神经网络分类，因为我实际上只想输出一件事，无论是一个县投票给罗姆尼还是奥巴马。我很困惑，因为我认为二进制更像是罗姆尼，而不是罗姆尼的分类，我不确定这是否和罗姆尼或奥巴马一样。只是想再查一遍，澄清我的理解。
浏览 0提问于2015-12-24得票数 1
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在随机森林/ XG Boost分类器中，是否有给出每个标签顶部特征的函数？classifier.feature_importances_只提供分类器作为一个整体的顶级特性。
寻找一些类似的classifier.coef_，为支持向量机和朴素贝叶斯分类器提供标签特定的顶级特征在学习。
浏览 3提问于2019-01-21得票数 2
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我正在试着做一个视频分类。但是当我使用softmax和categorical_crossentropy时，我得到了错误的ValueError: Shapes (None, 2) and (None, 101) are incompatible。
我看到了另一个解决方案来解决这个问题，我把softmax改成了sigmoid，把分类改成了二进制交叉熵。现在我得到了这个错误。
ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 101) vs (None, 2))
我是计算机视觉和深度学习的新手，所以我不能马上发现错误。有没有
浏览 0提问于2021-02-05得票数 1
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对于二进制分类，我只得到一个单色特征重要性图(即，这两个类不单独出现)。
然而，对于多类，我得到了不同颜色的特征重要性。有人能解释一下为什么我没有得到同样的二进制分类吗？
📷
📷
谢谢你的回答。但是我做的是两类(即二进制分类)。我也见过有人策划两个班(请看下图)。我也想在我的案子里这么做。在二进制分类中，"shap_values = explainer.shap_values(X)“在二进制分类中只生成一个数组。但是，它在多类中生成三个数组，就像我有三个数组一样。
📷
浏览 0提问于2022-12-12得票数 0
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我有一个问题，需要对二进制目标y进行预测，因为X提供了一组特性，X自然是以重复测量的形式嵌套的。数据是用来描述游戏中人的行为的，在这个游戏中，每一行数据X_t都有时间戳，并表示时间t的行为。我的数据的一个玩具示例可以如下所示：
ID session X1 X2 y
1 1 0.5 a 0
1 2 0.12 b 0
1 3 1.1 d 1
2 1 5.2 c
浏览 0提问于2022-11-23得票数 0
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
请有人解释一下(例如，也许)什么是科学知识中的，和之间的区别？
我读过文档，我理解我们使用：
OneVsRestClassifier -当我们想要进行多类或多标签分类时，它的策略包括拟合每类一个分类器。对于每个分类器，类与所有其他类相匹配。(这很清楚，这意味着多类/多标签分类问题被分解为多个二进制分类问题)。
MultiOutputClassifier -当我们想做多目标分类时(这是什么？)它的策略包括拟合每个目标的一个分类器(目标在那里意味着什么？)
我已经将OneVsRestClassifier用于多标签分类，我可以理解它是如何工作的，但是我找到了MultiOutputCl
浏览 3提问于2017-03-15得票数 36
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1回答
我正在创建一个python模型，它将根据文本对给定的文档进行分类。因为每个文档仍然需要人工审查，所以我正在创建一个建议平台，它也将为用户提供给定文档所属的前n类。此外，每个文档可以属于多个类。我有一个训练文档集，其中充满了富文本及其标记。 我想要做的是对每个文档执行回归，以获得每个分类的概率分数，并返回得分最高的前5个类别。 我已经研究了贝叶斯分类模型和推荐系统，我认为逻辑回归会更好，因为它会返回一个分数。我是机器学习的新手，如果有任何模仿此类问题的建议或例子，我将不胜感激。谢谢。 编辑:具体地说，我的问题是，我应该如何解析文本数据，以便使用逻辑回归进行ML建模？我是否需要使用Word2Ve
浏览 17提问于2019-03-15得票数 1
1回答
在安德烈斯·吴( Andres NG)的课程中，输出4种不同分类的神经网络表示为：
在这个网络中有4层。是否需要4层才能实现多类分类，还是3层就足够了？
浏览 0提问于2016-04-24得票数 3
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