精华内容
下载资源
问答
  • 多标签分类和多类别分类的区别: 对于多类别问题,表示事物本身可以分为多个类别,但是对于每一个样本只存在一个类别,例如分类猫、狗、人问题。不是猫就是狗、或者人。 对于标签分类问题,表示事物本身可以分为多...

    多标签分类和多类别分类的区别:

    对于多类别问题,表示事物本身可以分为多个类别,但是对于每一个样本只存在一个类别,例如分类猫、狗、人问题。不是猫就是狗、或者人。

    对于标签分类问题,表示事物本身可以分为多个类别,但是对于每一个样本存在至少一个类别,例如分类猫、狗、植物、动物。一个样本是猫的同时,又属于动物。

    解决多标签分类问题主要包括两种解决途径:

    (1)将问题进行转换,即是将多标签问题转化为单目标分类问题。

    (2)算法适应,修改算法使其可以直接适用于多标签分类问题。

     

    sklearn支持多标签分类的算法有:

    展开全文
  • 训练更多区分性的多类别分类器以进行手部检测
  • 多类别分类(Multiclass Classification) 一个样本属于且只属于多个类中的一个,一个样本只能属于一个类,不同类之间是互斥的。 多标签分类(Multilable classification) 多标签分类又称多标签学习、多标记学习...

    多类别分类(Multiclass Classification)

    一个样本属于且只属于多个类中的一个,一个样本只能属于一个类,不同类之间是互斥的。

    多标签分类(Multilable classification)

    多标签分类又称多标签学习、多标记学习,不同于多类别分类,一个样本可以属于多个类别(或标签),不同类之间是有关联的。

     

    sklearn.multiclass 提供了很多机器学习算法,处理multiclass和multilabel分类问题,主要是将问题转化为二分类问题,同时也支持multitarget回归问题。

     

    • Multiclass分类:多类别分类问题,类别classes数大于2,如,对水果fruit数据集分类,类别有orange。apples,pears。多分类问题,每个样本仅对应一个标签label,如一张fruit图片可能是apple或pear,而不可能同时是apple和pear。
    • Multilabel分类:多标签分类问题,每个样本对应着一组标签labels。
       

     

    Multiclass(多分类分类器):

    固有的

    sklearn.naive_bayes.BernoulliNB
    sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
    sklearn.tree.ExtraTreeClassifier
    sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier
    sklearn.naive_bayes.GaussianNB
    sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
    sklearn.semi_supervised.LabelPropagation
    sklearn.semi_supervised.LabelSpreading
    sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis
    sklearn.svm.LinearSVC (setting multi_class=”crammer_singer”)
    sklearn.linear_model.LogisticRegression (setting multi_class=”multinomial”)
    sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV (setting multi_class=”multinomial”)
    sklearn.neural_network.MLPClassifier
    sklearn.neighbors.NearestCentroid
    sklearn.discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis
    sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier
    sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
    sklearn.linear_model.RidgeClassifier
    sklearn.linear_model.RidgeClassifierCV


    Multiclass as One-Vs-One: 

    sklearn.svm.NuSVC

    sklearn.svm.SVC

    sklearn.gaussian_process.GaussianProcessClassifier(setting multi_class = "one_vs_one")

     

    Multiclass as One-Vs-All: 
    sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
    sklearn.gaussian_process.GaussianProcessClassifier (setting multi_class = “one_vs_rest”)
    sklearn.svm.LinearSVC (setting multi_class=”ovr”)
    sklearn.linear_model.LogisticRegression (setting multi_class=”ovr”)
    sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV (setting multi_class=”ovr”)
    sklearn.linear_model.SGDClassifier
    sklearn.linear_model.Perceptron
    sklearn.linear_model.PassiveAggressiveClassifier

    展开全文
  • 基于节点选择优化的DAG - SVM 多类别分类
  • 通过考虑实际决策过程中对错误的容忍度和操作成本,提出了一种新的两阶段方法来解决基于决策理论粗糙集(DTRS)的多类别分类问题。 第一步是将m类分类问题(m> 2)转换为m两类分类问题,并通过使用DTRS形成三种类型...
  • 【机器学习】ML多类别分类 一对多

    万次阅读 2019-12-17 21:49:08
    我们将谈到如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题,具体来说,我想通过一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法。 先看这样一些例子。 第一个例子:假如说你现在需要一个学习算法能自动地将...

    我们将谈到如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题,具体来说,我想通过一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法。

    先看这样一些例子。

    第一个例子:假如说你现在需要一个学习算法能自动地将邮件归类到不同的文件夹里,或者说可以自动地加上标签,那么,你也许需要一些不同的文件夹,或者不同的标签来完成这件事,来区分开来自工作的邮件、来自朋友的邮件、来自家人的邮件或者是有关兴趣爱好的邮件,那么,我们就有了这样一个分类问题:其类别有四个,分别用y=1y=1y=2y=2y=3y=3y=4y=4 来代表。

    第二个例子是有关药物诊断的,如果一个病人因为鼻塞来到你的诊所,他可能并没有生病,用 y=1y=1 这个类别来代表;或者患了感冒,用 y=2y=2 来代表;或者得了流感用y=3y=3来代表。

    第三个例子:如果你正在做有关天气的机器学习分类问题,那么你可能想要区分哪些天是晴天、多云、雨天、或者下雪天,对上述所有的例子,yy 可以取一个很小的数值,一个相对"谨慎"的数值,比如1 到3、1到4或者其它数值,以上说的都是多类分类问题,顺便一提的是,对于下标是0 1 2 3,还是 1 2 3 4 都不重要,我更喜欢将分类从 1 开始标而不是0,其实怎样标注都不会影响最后的结果。

    我用3种不同的符号来代表3个类别,问题就是给出3个类型的数据集,我们如何得到一个学习算法来进行分类呢?

    我们现在已经知道如何进行二元分类,可以使用逻辑回归,对于直线或许你也知道,可以将数据集一分为二为正类和负类。用一对多的分类思想,我们可以将其用在多类分类问题上。

    下面将介绍如何进行一对多的分类工作,有时这个方法也被称为"一对余"方法。

    现在我们有一个训练集,好比上图表示的有3个类别,我们用三角形表示 y=1y=1,方框表示y=2y=2,叉叉表示 y=3y=3。我们下面要做的就是使用一个训练集,将其分成3个二元分类问题。

    我们先从用三角形代表的类别1开始,实际上我们可以创建一个,新的"伪"训练集,类型2和类型3定为负类,类型1设定为正类,我们创建一个新的训练集,如下图所示的那样,我们要拟合出一个合适的分类器。

    这里的三角形是正样本,而圆形代表负样本。可以这样想,设置三角形的值为1,圆形的值为0,下面我们来训练一个标准的逻辑回归分类器,这样我们就得到一个正边界。

    为了能实现这样的转变,我们将多个类中的一个类标记为正向类(y=1y=1),然后将其他所有类都标记为负向类,这个模型记作hθ(1)(x)h_\theta^{\left( 1 \right)}\left( x \right)。接着,类似地第我们选择另一个类标记为正向类(y=2y=2),再将其它类都标记为负向类,将这个模型记作 hθ(2)(x)h_\theta^{\left( 2 \right)}\left( x \right),依此类推。
    最后我们得到一系列的模型简记为: hθ(i)(x)=p(y=ix;θ)h_\theta^{\left( i \right)}\left( x \right)=p\left( y=i|x;\theta \right)其中:i=(1,2,3....k)i=\left( 1,2,3....k \right)

    最后,在我们需要做预测时,我们将所有的分类机都运行一遍,然后对每一个输入变量,都选择最高可能性的输出变量。

    总之,我们已经把要做的做完了,现在要做的就是训练这个逻辑回归分类器:hθ(i)(x)h_\theta^{\left( i \right)}\left( x \right), 其中 ii 对应每一个可能的 y=iy=i,最后,为了做出预测,我们给出输入一个新的 xx 值,用这个做预测。我们要做的就是在我们三个分类器里面输入 xx,然后我们选择一个让 hθ(i)(x)h_\theta^{\left( i \right)}\left( x \right) 最大的$ i,即\mathop{\max}\limits_i,h_\theta^{\left( i \right)}\left( x \right)$。

    你现在知道了基本的挑选分类器的方法,选择出哪一个分类器是可信度最高效果最好的,那么就可认为得到一个正确的分类,无论ii值是多少,我们都有最高的概率值,我们预测yy就是那个值。这就是多类别分类问题,以及一对多的方法,通过这个小方法,你现在也可以将逻辑回归分类器用在多类分类的问题上。

    展开全文
  • 内含有大量多标签多类别分类算法和对应的代码,包括MIML_LPT,MIMLBoost,MIMLSVM,MIMLfast,KISAR,MIMLKNN,MLKNN,DMIMLSVM,MIMLMISVM等等,部分代码含有对应的文献,学习多类标分类的好资源。
  • logistic regression实现多类别分类的实现数据集的源数据
  • 逻辑回归-多类别分类

    2019-01-30 20:19:42
    什么是多类别问题 比如区分邮件,用以区分来自朋友的邮件,来自...多类别分类思想类似,比如我们有个三元类,需要区分三角形,正方形和圆形。 我们的做法是,将三元类拆成三个独立得二元分类,将三角形作为正样本...

    什么是多类别问题

    比如区分邮件,用以区分来自朋友的邮件,来自家人的邮件和工作邮件。
    比如区分天气,区分晴天,雨天,多云,小雪。这就是多类别问题。

    二元分类和多类别

    之前我们用逻辑回归来解决了二元分类问题,如预测肿瘤的恶/良性,我们的做法是将数据集分为正类和负类。
    多类别分类思想类似,比如我们有个三元类,需要区分三角形,正方形和圆形。
    我们的做法是,将三元类拆成三个独立得二元分类,将三角形作为正样本1,其他为0。

    i=1三角形
    i=2正方形
    i=3圆形
    h是我们的逻辑回归分类器。

    我们的目的是,训练一个逻辑回归分类器,来预测i类别y=i得概率。

    如上图,给出一个新的输入值x,为了获得预测,在三个分类器中运行输入x,然后选择h最大得类别,也就是让选择分类器,选择出三个中效果最好,可信度最高得分类器。
    无论i是多少,我们都能找出最高的概率值,就是我们预测得y

    展开全文
  • Matlab中的多类别分类

    千次阅读 2015-11-08 13:25:42
    Matlab中的多类别分类最近在使用svm来进行分类研究,属于初学者。由于涉及到多类别的分类问题,直接用matlab的libsvm也可以。网上搜索matlab2014b以后的版本中fitcecoc这个可以解决此问题。 MATLAB SVM支持向量机...
  • libsvm - 支持多类别分类的svm工具箱(matlab). 它扩展了matlab自带的svm分类器的功能(只能完成2分类),可配合DeepLearnToolbox使用
  • 多类别分类:一对多 我们将谈到如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题,具体来说,我想通过一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法。 举例 第一个例子:假如说你现在需要一个学习算法能...
  • 在本节视频中,我们将谈到如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题,具体来说,我想通过一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法。 先看这样一些例子。 第一个例子:假如说你现在需要一个学习...
  • 多类别分类一、模型建立二、一对多分类方法(one-vs-all)三、分类器实现1,加载数据集(Dateset),可视化2,训练分类器 一、模型建立 对于二元分类的数据模型如下; 使用两种符号表示两个不同的数据集。 对于...
  • 基于统计学习的多类别分类器研究.nh基于统计学习的多类别分类器研究.nh
  • 关于多类别分类任务

    2018-10-08 20:10:00
    多分类任务(假设共有n类)有2种情况: 1. 对于每个样本来说,只属于n个类别中的某一类。 2. 对于每个样本来说,可能属于n个类别中的m个类。(这种分类任务叫做 标签分类) 对于第1种,训练过程中可以直接用 ...
  • 多类别分类 ''' from mxnet import gluon from mxnet import ndarray from mxnet import autograd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mxnet import nd def transform(dat...
  • 使用Softmax进行多类别分类 ''' import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt x1_label0 = np.random.normal(1, 1, (100, 1)) x2_label0 = np.random.normal(1, 1, ...
  • 一对一方法是在任意两类样本之间设计创建一个二值分类器,对每一个样本都需要用所有的二值分类器进行分类,然后得票最多的类别即为该未知样本的预测类别。这样的话,两类样本我们就要设计C22个分类器,三类样本就要...
  • 多类别分类中Micro-averaging与Macro-averaging的区别 The difference between the Micro averaging evaluation metrics and the Macro averaging evaluation metrics in Multiclass classification 背景 某位小...
  • 多类别分类(multi-class classification)问题 类别标签不止两个(0或者1),有多个(0,1,2,3…),例如邮件分类有工作、朋友、家庭等,天气分类有晴朗、多云、雨、雪等。 一对多方法(one-versus-all ...
  • 如良性肿瘤和恶性肿瘤、1和0、优质产品和非优质产品,但更经常出现的情况是不止两种类型的,如数字有0-9,产品品质有优、良、合格、不合格四种,那么针对这种多类别分类的情况该如何利用Logistic回归算法给出解决...
  • 第30节 -逻辑回归之一对多类别分类 (6)参考视频: 6 - 7 - Multiclass Classification_ One-vs-all (6 min).mkv 在本节视频中,我们将谈到如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题,具体来说,我...
  • MuDeRN:使用深度残差网络对乳腺组织病理学图像进行多类别分类 摘要 动机:确定癌症亚型可以帮助选择合适的治疗方案,确定良性病变的亚型可以有利于估计患者将来患癌症的风险。病理学家对病变亚型的评估被认为是...
  • 林轩田机器学习基石——多类别分类问题(multi-class classification)对于一个k类别分类问题,我们要做的是判断一个样本是k类别中的哪一类,实际上是二分类问题的拓展,解决方法也是二分类分类方法的延伸。...
  • 我们在上一篇博客中利用logistic回归做了二分类,这里我们继续利用logistic回归做多类别分类。 这里我们利用一种非常常见的情形作为例子,就是手写数字识别。
  • 这个数据集被广为使用,因此也被称作是机器学习领域的“Hello World”:但凡有人想到了一个新的分类算法,都会想看看在MNIST上的执行结果。因此只要是学习机器学习的人,早晚都要面对MNIST。 # 使用sklearn的函数来...
  • Multi-class classification多类别分类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.8 Softmax regression 原有课程我们主要介绍的是二分分类(binary classification),这种分类只能有两种可能的标记0或1,如果...
  • 对于多类别分类问题,我们又该怎么用线性回归或者逻辑回归等方法去完成分类呢? 思想:一对多(一对余) 过程看图: 我们将一系列的模型记为: 在我们需要做预测时,我们将所有的分类机都运行一遍,然后...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 8,288
精华内容 3,315
关键字:

多类别分类