La clasificación multiclase es una tarea de clasificación en la que hay más de dos clases. También se le llama clasificación multinomial.
Me pregunto cómo calcular la precisión y la recuperación utilizando una matriz de confusión para un problema de clasificación de varias clases. Específicamente, una observación solo se puede asignar a su clase / etiqueta más probable. Me gustaría calcular: Precisión = TP / (TP + FP) Recuperación...
Me pregunto cómo calcular las medidas de precisión y recuperación para la clasificación multiclase multicabel, es decir, la clasificación donde hay más de dos etiquetas y cada instancia puede tener varias
¿Cuál es la diferencia entre un problema multiclase y un problema
Dado un conjunto de datos con instancias junto con clases donde cada instancia pertenece exactamente a una clasexixix_iNNNxixix_iyiyiy_i un clasificador multiclase Después del entrenamiento y las pruebas, básicamente tengo una tabla con la clase verdadera y la clase predicha para cada instancia...
Creo que una suposición básica del aprendizaje automático o la estimación de parámetros es que los datos invisibles provienen de la misma distribución que el conjunto de entrenamiento. Sin embargo, en algunos casos prácticos, la distribución del conjunto de prueba será casi diferente del conjunto...
Estoy probando diferentes clasificadores en un conjunto de datos donde hay 5 clases y cada instancia puede pertenecer a una o más de estas clases, así que estoy usando los clasificadores de etiquetas múltiples de scikit-learn, específicamente sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Ahora quiero...
Estoy tratando de construir un clasificador de etiquetas múltiples para asignar temas a documentos existentes usando scikit Estoy procesando mis documentos pasándolos a través de las TfidfVectorizeretiquetas MultiLabelBinarizery creando un OneVsRestClassifiercon un SGDClassifierestimador. Sin...
Sé que el SVM es un clasificador binario. Me gustaría extenderlo a SVM multiclase. ¿Cuál es la mejor y quizás la forma más fácil de realizarlo? código: en MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u)))...
No tengo ningún fondo en matemáticas, pero entiendo cómo funciona el simple Perceptron y creo que entiendo el concepto de un hiperplano (lo imagino geométricamente como un plano en el espacio 3D que separa dos nubes de puntos, al igual que una línea se separa) dos nubes de puntos en el espacio...
Supongamos que estoy construyendo un modelo predictivo en el que intento predecir múltiples eventos (por ejemplo, tanto el lanzamiento de un dado como el lanzamiento de una moneda). La mayoría de los algoritmos con los que estoy familiarizado trabajan con un solo objetivo, por lo que me pregunto si...
Este documento sobre Adaboost ofrece algunas sugerencias y códigos (página 17) para extender los modelos de 2 clases a problemas de clase K. Me gustaría generalizar este código, de modo que pueda conectar fácilmente diferentes modelos de 2 clases y comparar los resultados. Debido a que la mayoría...
Estoy trabajando en un problema multiclase con 9 etiquetas posibles, para las cuales tengo un conjunto de datos que consta de ~ 50,000 ejemplos y ~ 200 características cada uno. Cada ejemplo solo puede pertenecer a una clase. Los datos están bastante equilibrados entre las diferentes...
Tengo un problema con 6 clases. Así que construyo un clasificador multiclase, de la siguiente manera: para cada clase, tengo un clasificador de regresión logística, usando One vs. All, lo que significa que tengo 6 clasificadores diferentes. Puedo informar una matriz de confusión para cada uno de...
Actualmente estoy usando Scikit learn con el siguiente código: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') y luego ajusta y predice un conjunto de datos con 7 etiquetas diferentes. Tengo una salida extraña. No importa qué técnica de validación...
Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí : ¿Cómo umbral de predicción de probabilidad multiclase para obtener una matriz de confusión? (1 respuesta) Cerrado hace 3 meses . Lo anterior es un ejemplo muy simple de tener una salida de clasificador de...
Coeficiente de correlación de Matthews (MCCMCC\textrm{MCC}) es una medida para medir la calidad de una clasificación binaria ([Wikipedia] [1]). MCCMCC\textrm{MCC}La formulación se da para la clasificación binaria utilizando verdaderos positivos (TPTPTP), falsos positivos (FPFPFP), falsos negativos...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 10 meses . Necesito aplicar la función de activación...