Публикации по теме 'multiclass-classification'


Классификация овощей
Проблема классификации нескольких классов с использованием нейронной сети Описание Проекта Вдохновение От производства овощей до доставки несколько стандартных операций выполняются вручную. Например, сбор и сортировка овощей. Поэтому мы решили решить эту проблему, используя глубокую нейронную архитектуру, разработав модель, которая может обнаруживать и классифицировать овощи. Эта модель может быть реализована в различных типах устройств, а также может решать другие проблемы,..
Полиномиальная классификация с несбалансированными данными с использованием случайного леса — Машинное обучение с…
Проблемы полиномиальной классификации уникальны тем, что вместо классификации x-количества признаков в класс «A» или класс «B» мы классифицируем 3 или более классов. Это приходит с новыми наборами трудностей. В этом примере я буду использовать классификацию случайного леса, обучать 3 функции и классифицировать их по классам от 0 до 4; всего пять классов. На этот пост меня вдохновило то, что я не смог найти наборы данных или примеры, которые касались бы некоторых проблем, с которыми я..
Мультиклассовая классификация против многоуровневой классификации
Введение: В области машинного обучения классификация является фундаментальной задачей, когда данные классифицируются по заранее определенным классам или меткам на основе определенных функций. Классификация по нескольким классам и классификация по нескольким меткам — два популярных метода, используемых для решения различных типов задач классификации. Этот блог призван обеспечить четкое понимание этих концепций и проиллюстрировать их различия и приложения. Давайте рассмотрим один метод и..
Классификация в машинном обучении
Введение: Классификация — это контролируемый метод машинного обучения, при котором модель обучается прогнозировать класс или категорию заданных входных данных. Это один из наиболее широко используемых методов машинного обучения, который применяется в различных областях, таких как обработка естественного языка, распознавание изображений и речи и обнаружение мошенничества. Цель классификации состоит в том, чтобы точно предсказать класс данной точки данных на основе ее характеристик...
Многоклассовая обзорная классификация с использованием Tensorflow
Интуитивно понятная панель инструментов для классификации наборов данных с несколькими метками с использованием TensorFlow. Мы используем набор данных обзоров музыкальных инструментов Amazon от Kaggle и создадим модель, которая будет классифицировать обзоры по трем категориям. Анализ данных Набор данных содержит 10 261 обзор инструментов из базы данных Amazon с рейтингом от 1 до 5. Во-первых, давайте посмотрим количество отзывов в каждой категории. Вот код Python для этого..
Мультиклассовая классификация - Один против всех и Один против одного
Вступление В основном существует три типа машинного обучения: Под присмотром Без присмотра Армирование Машинное обучение с учителем подразделяется на регрессию и классификацию . Мы используем технику регрессии для прогнозирования целевых значений непрерывных переменных, таких как прогнозирование заработной платы сотрудника. Напротив, мы используем метод классификации для прогнозирования меток классов для заданных входных данных. При классификации мы разрабатываем модель..
Объяснимый ИИ (XAI) с SHAP - задача классификации нескольких классов
Практическое руководство по XAI-анализу с помощью SHAP для задачи мультиклассовой классификации Объясняемость модели становится основной частью конвейера машинного обучения. Сохранение модели машинного обучения в виде черного ящика больше не вариант. К счастью, существуют аналитические инструменты, такие как (Lime, ExplainerDashboard, Shapash, Dalex и другие), которые быстро развиваются и становятся все более популярными. В предыдущем посте мы объяснили, как использовать SHAP для..