多标签分类适合micro还是macro

2024-09-03

多标签分类的结果评估---macro-average和micro-average介绍

一,多分类的混淆矩阵多分类混淆矩阵是二分类混淆矩阵的扩展祭出代码,画线的那两行就是关键啦: 二,查看多分类的评估报告祭出代码,使用了classicfication_report() 三,宏平均与微平均公式是神看的,我是学弱...直接看例子,没有复杂的公式: 宏平均微平均宏平均和微平均的对比如果每个class的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异如果每个class的样本数量差异很大,而且你想: 更注重样本量多的class:使用宏平均更注重样本量少的class:使用微平均

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976 本篇博客可能会继续更新最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score.决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看. F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元

使用MXNet远程编写卷积神经网络用于多标签分类

最近试试深度学习能做点什么事情.MXNet是一个与Tensorflow类似的开源深度学习框架,在GPU显存利用率上效率高,比起Tensorflow显著节约显存,并且天生支持分布式深度学习,单机多卡.多机多卡支持丰富,拥有着良好的技术架构.目前是亚马逊AWS的官方深度学习框架.由于其团队以MXNet产品本身为先,所以文档资料较少.现在还稍微多了一点. 1. 搭建Jupyter notebook远程开发环境 Jupyter notebook支持python.R.shell等等,功能非常全面.基于Ju

多标签分类(multi-label classification)综述

意义网络新闻往往含有丰富的语义,一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”.给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义,方便日后的分类和使用. 难点 (1)类标数量不确定,有些样本可能只有一个类标,有些样本的类标可能高达几十甚至上百个. (2)类标之间相互依赖,例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云,如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难点. (3)多标签的训练集比较难以获取. 方法目前有很多关于多标签的学习算法,依据解决问题的角度,这些算法可以分为两大类:一是基于问题转化的方法,

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人

scikit-learn一般实例之八:多标签分类

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化

CSS.02 -- 样式表及标签分类（块、行、行内块元素）、CSS三大特性、背景属性

样式表书写位置内嵌式写法 <head> <style type="text/css"> 样式表写法 </style> </head> 外链式写法写在head里,<link rel="stylesheet" href = "1.css"> 行内样式表/内联式 <h1 style = "font - size : 30px ; color : red;">

html(常用标签,标签分类)，页面模板， CSS(css的三种引入方式)，三种引入方式优先级

HTML 标记语言为非编程语言负责完成页面的结构组成: 标签:被<>包裹的由字母开头,可以结合合法字符( -|数字 ),能被浏览器解析的特殊符号,标签有头有尾指令:被<>包裹的由 ! 开头转义字符: 空格 &lt : < &gt : > 页面模板 <!doctype html>  <html>  <head>  &

Python-HTML 最强标签分类

编程: 使用(展示)数据存储数据处理数据前端 1. 前端是做什么的? 2. 我们为什么要学前端? 3. 前端都有哪些内容? 1. HTML 2. CSS 3. JavaScript 4.jQuery和Bootstrap Web开发本质: 1. 浏览器输入网址回车都发生了什么? 1. 浏览器给服务端发送了一个消息 2. 服务端拿到消息 3. 服务端返回消息 4. 浏览器展示页面 C/S架构 --> B/S架构客户端和服务端消息的格式是约定好的HTTP协议: 浏览器和服务器之间约定好的消

前端 HTML 标签分类

三种: 1.块级标签: 独占一行,可设置宽度,高度.如果设置了宽度和高度,则就是当前的宽高.如果宽度和高度没有设置,宽度是父盒子的宽度,高度根据内容填充. 2.行内标签:在一行内显示,不能设置宽度,高度.它的宽度,高度根据内容去填充. 3.行内块标签:在一行内显示,可设置宽度,高度. 标签分类 HTML中标签元素三种不同类型:块级标签,行内标签,行内块状标签. 常用的块级标签: <div> <p> <h1>~<h6> <ol> <ul>

htm基础知识，css的链入以及标签分类。

<!DocTYPE> DOC--Document 文档 TYPE 类型文档类型告诉浏览器这是什么文件单标签: meta 设置 charset 设置编码双标签: 开始标签--结束标签 html 根元素祖先元素 title 设置标题 body 身体 head 头部元素 css样式引入方式: 1.行内样式直接属性style引出属性写道引号里面 2.内部样式写在head里面 title下 style标签里面 3.外部样式写在css包下的css下的css

如何用softmax和sigmoid来做多分类和多标签分类

首先,说下多类分类和多标签分类的区别多标签分类: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,比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签.很显然这两个标签不是互斥的,而是有关联的: 多类分类:一个样本属于且只属于多个分类中的一个,一个样本只能属于一个类,不同类之间是互斥的,比如一个文本只能被划分成“人物”,或者被划分成“文化”,而不能同时被划分成“人物”和“文化”,“文化”和“人物”这两个分类就是互斥的那么,如何用softmax和sigmoid来做多类分类和多标签分类呢

前端入门html（常用标签及标签分类）

day47 参考:https://www.cnblogs.com/liwenzhou/p/7988087.html 任何标签都有有三个属性:ID,class.style <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body>

使用 scikit-learn 实现多类别及多标签分类算法

多标签分类格式对于多标签分类问题而言,一个样本可能同时属于多个类别.如一个新闻属于多个话题.这种情况下,因变量yy需要使用一个矩阵表达出来. 而多类别分类指的是y的可能取值大于2,但是y所属类别是唯一的.它与多标签分类问题是有严格区别的.所有的scikit-learn分类器都是默认支持多类别分类的.但是,当你需要自己修改算法的时候,也是可以使用scikit-learn实现多类别分类的前期数据准备的. 多类别或多标签分类问题,有两种构建分类器的策略:One-vs-All及One-vs-One.下

k-近邻算法标签分类

k-近邻算法根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签.那么,如何进行比较呢? 怎么判断红色圆点标记的电影所属的类别呢? 如下图所示. 答:距离度量.这个电影分类的例子有2个特征,也就是在2维实数向量空间,可以使用两点距离公式计算距离,如图所示. k-近邻算法步骤如下: 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: 2.按照距离递增次序排序: 3.选取与当前点距离最小的k个点: 4.确定前k个点所在类别的出现频率: 5.返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分

实战caffe多标签分类——汽车品牌与车辆外观（C++接口）[详细实现+数据集]

前言很多地方我们都需要用到多标签分类,比如一张图片,上面有只蓝猫,另一张图片上面有一只黄狗,那么我们要识别的时候,就可以采用多标签分类这一思想了.任务一是识别出这个到底是猫还是狗?(类型)任务二是识别出这是蓝还是黄?(颜色) 网上看了几篇教程,有讲的非常好的,也有出bug飞上了天的(吐槽啊喂!)这里还是主要讲讲这篇:http://chuansong.me/n/494753151240.我自己已经测试了,可行,给薛大牛一个赞!但是遗憾的是这篇文章的内容严重不足啊(连lmdb生成的命令行格式都没有

day46——特殊符号、标签分类、标签

day46 特殊符号 --空格 >大于号 <小于号 ... 找HTML特殊符号标签分类块级标签(行外标签):独占一行,可以包含内敛标签和某些块级标签,div,p,h1-h6,hr,form 内敛标签(行内标签):不独占一行,不能包含块级标签,只能包含内敛标签 b,i,u,s,a,img,select,input,span,textarea p标签,p标签内部不能包含块级标签和p标签 img标签 img标签内敛标签 <img src="1.png" alt=&q

css基础（css书写背景设置标签分类 css特性）

css书写位置行内式写法 <p style="color:red;" font-size:12px;></p> 外联式写法 <link rel="stylesheet " href="地址" type="text/css"/> 嵌入式写法 <style type="css/stylesheet"> p{ font-size:20px; color:r

keras multi-label classification 多标签分类

问题:一个数据又多个标签,一个样本数据多个类别中的某几类:比如一个病人的数据有多个疾病,一个文本有多种题材,所以标签就是: [1,0,0,0,1,0,1] 这种高维稀疏类型,如何计算分类准确率? 分类问题: 二分类多分类多标签 Keras metrics (性能度量) 介绍的比较好的一个博客: https://machinelearningmastery.com/custom-metrics-deep-learning-keras-python/ 还有一个介绍loss的博客: https:/

HTML的基本结构和标签分类

HTML:超文本标记语言 HTML基本结构 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> </body> </html> html中嵌套两部分:head和body head中放标题.字符格式.语言.兼容性.关键字.描述等信息: body中放网页需要

Tensorflow学习教程------lenet多标签分类

本文在上篇的基础上利用lenet进行多标签分类.五个分类标准,每个标准分两类.实际来说,本文所介绍的多标签分类属于多任务学习中的联合训练,具体代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordR

多标签分类适合micro还是macro

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