Итак, ранее мы окунулись в мир мультимаркировочной классификации. Если хотите в этом убедиться, щелкните здесь . Что ж, на этот раз мы собираемся опуститься и испачкаться, потому что есть лучший способ узнать, что все это такое, чем на самом деле попробовать их сами? Я искал проблему / набор данных, которые могли бы стать нашей практикой. Оказалось, что у Kaggle недавно был конкурс, который точно отвечает всем требованиям! Проблема классификации токсичных комментариев..

В этом сообщении блога мы поговорим о решении проблемы классификации с несколькими метками с использованием различных подходов, таких как - использование OneVsRest , двоичная релевантность и цепочки классификаторов . Мы решим этот кейс, решив проблему социальных тегов фильмов. Социальные теги фильмов раскрывают много контрастирующей и несвязанной информации о фильмах, например к какому жанру принадлежит конкретный фильм, его сюжетной структуре, информации о саундтреках, метаданных..

В задаче классификации с несколькими метками обучающий набор состоит из экземпляров, каждому из которых может быть назначено несколько категорий, представленных в виде набора целевых меток, и задача состоит в том, чтобы предсказать набор меток для тестовых данных, например, Текст может быть о религии, политике, финансах или образовании одновременно или ни о чем из этого. Фильм можно разделить на жанры боевик, комедию и мелодраму на основе его краткого содержания. Есть вероятность, что..

"Машинное обучение" Понимание модели классификации с несколькими метками и метрик точности Теория, лежащая в основе модели с несколькими метками / несколькими тегами, различные схемы зонтичной классификации и анализ показателей точности Методы классификации, вероятно, являются наиболее фундаментальными в машинном обучении. С этого начинается большинство всех онлайн-курсов и учебных программ по машинному обучению и искусственному интеллекту. В обычной классификации у нас есть..