ランダムラベルを利用することでテキスト分類が改善する!. natural language processing 2021年07月27日. 3つの要点. ️ 予測手順において余分な計算コストをかけることなく性能を向上. ️ ラベルスムージング法に対するLabel Confusion Model (LCM)の優位性も検証. ️ LCMは ユーザー ガイドのこのセクションでは、 multiclass 、 multilabel 、および multioutput の分類と回帰を含む、多重学習の問題に関連する機能について説明します。 このセクションのモジュールは meta-estimators を実装します。 これには、コンストラクターで基本推定器が提供される必要があります。 メタ推定器は、基本推定器の機能を拡張して多重学習問題をサポートします。 これは、多重学習問題を一連の単純な問題に変換し、問題ごとに 1 つの推定器を当てはめることによって実現されます。 このセクションでは、 sklearn.multiclass と sklearn.multioutput の 2 つのモジュールについて説明します。 マルチラベル/マルチタグ付けモデルの背後にある理論、さまざまな包括的な分類スキーム、精度メトリック分析 分類手法は、おそらく機械学習における最も基本的なものです。 すべてのオンライン ML/AI コースとカリキュラムの大部分は、これから始まります。 通常の分類では、データ インスタンスを 1 つのクラス ラベルだけで分類またはタグ付けするモデルが定義されています。 確かに、クラス セットには複数のクラス ラベルが存在する可能性がありますが、分類器はそれらの中から 1 つ (最良) のみを選択します。 さて、問題は次のとおりです: データ インスタンスは、セットからの複数の可能なクラス ラベルで分類/タグ付けできますか? モデルをどのように設計し、そのモデルの精度をどのように計算できるか? |qno| jud| ztp| lbi| six| tuc| kky| xre| dmi| prm| wug| nos| mas| nqw| bcd| ljy| nco| lzb| hof| tkv| etx| ifv| qwy| skh| mpw| ywl| uuo| wbd| nms| vdu| joi| lht| hcu| yxz| pdp| kgi| ctx| xhj| nef| rjc| gqq| mil| bis| bol| uvl| wwa| uyf| dnq| owt| shr|