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年龄10分，体重10分。我想分别对这两个分类器的数据进行分类，然后使用这两个分类器的结果作为最终结果的第三个分类器的输入。
有没有可能用Weka？
浏览 12提问于2015-01-26得票数 0
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我已经在load_digits()数据集上训练了一个支持向量机模型，它是Sklearn package.It的一部分，它是一个有10个类的多类分类问题。下面是我的分类器状态当我使用'ovr‘决策函数形状时，该模型构建了10个分类器。这些支持向量是单个<
浏览 5提问于2018-01-26得票数 0
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我正在为文本分类做情绪分析，我想把推特上的推文分类为3类，积极的、消极的或中立的。我有210个训练数据，我使用朴素贝叶斯作为分类器。我正在实现使用PHP和MySQL作为我的数据库来训练数据。我所做的是按顺序进行的：
我将训练数据插入到数据库中，这样我的分类器就可以根据训练数据进行分类。然后使用分类器对测试数据进行分类。我
浏览 9修改于2013-07-05得票数 0
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我被告知要在数据上建立一个支持向量机分类器，分类器应该：编辑:我如何为这个分类器显示10倍交叉验证工作流图？
浏览 0修改于2021-09-13得票数 0
我目前正在使用matlab中的这个语法来获得10倍交叉验证中的错误分类率：cvo = cvpartition(target,'k',10);mcr = crossval('mcr',pooling,target,'predfun',func,'pa
浏览 1修改于2012-11-29得票数 5
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为什么(从inceptionV3)提取特征的训练分类器比简单的堆栈分类器要快得多？
根据我的经验，提取特征+训练分类器的速度大约要快3-10倍。
浏览 0提问于2017-06-14得票数 -2
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我正在使用matlab的svm分类函数。10个类别(45个二进制分类器)。)和标签(TrainV(:，1))，并要求模型为45个分类器(10)训练组合。例如，我将展示第3和第45二进制分类器的模型。double] FigureHandles: []
问题是当我调用函数对一个特征向量进行分类时，例如，对于第一个二进制分类</em
浏览 3提问于2015-11-12得票数 5
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例如，我有3个阈值分类器c1，c2，c3和10个二分类实例(标记为0/1)，然后我可以得到形状为(10，3)的得分矩阵S，Si，j是第j个分类器给出的第i个实例的得分，当设置阈值时，我可以通过将得分与阈值进行比较来获得预测标签据我所知，计算AUC值需要投票集成分类器给出的分数。然而，在投票之后，集成分类器只给出预测的标签。这种情况下如何计算AUC值？
浏览 18提问于2017-08-19得票数 0
在MNIST数据集中，有10个分类输出。现在，我喜欢使用支持向量机作为这个分类任务的分类器。我首先使用CNN结构(不包括顶层或分类器)从原始图像中提取特征，然后将其应用到SVM分类器中。支持向量机是一种二进制分类器，因此我们可以使用1-VS-One或One-vs-Rest方法来进行这类工作。我使用以下实现代码从sci学习官方文档。cnn_Xtrain
label : (7636,) <
浏览 1提问于2019-01-15得票数 1
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我正在使用scikit learn对一些文本进行分类，我有10个班级，我正在使用svm.SVC(kernel='linear',probability=True,class_weight='balanced树分类器做得很好，三个分类器的准确率都在80-90%(这对我的应用程序来说已经足够了)。问题是有一些文本不属于这10个类别中的任何一个，我的意思是应该有一个“Other”或"Not class found“类别，但我找不到这样做
浏览 3提问于2016-10-18得票数 2
我在Windows10操作系统上安装了带有Python2.732位的Orange3。一切似乎都很正常，我已经训练了一个分类树，现在想要保存模型。当我添加保存分类器小部件并将其连接到分类树时，我无法输入文件名。我尝试使用附加的保存分类器小部件重新训练模型，但仍然一无所获。我附加了一个分类树查看器，它工作得很好。关于如何创建分类树的.pickle文件，有什么建议吗？
浏览 0修改于2015-12-28得票数 0
假设我有一个包含100个样本的数据集，我执行了10次折叠交叉验证。那么我如何使用这些结果在新的第101个样本上进行测试呢？
或者是生成的10个分类器以某种方式聚合成一个分类器？
浏览 2提问于2013-11-19得票数 3
有人能指导我找到一个lbp级联分类器来进行口腔检测吗？我找了，但什么也没找到。我只找到了haar文件，我想知道是否有人有lbp分类器。haar分类器太慢了，在我的应用程序中减少了10 fps。
浏览 1提问于2018-01-21得票数 0
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测试数据集中的决策标签用于检验训练分类器的分类精度。我使用我的训练数据来训练和验证我的交叉验证的knn分类器。我使用以下代码创建了一个交叉验证的knn分类器模型：Y = Training_Label(1:LossFun', 'ClassifError')
validatio
浏览 4修改于2016-05-06得票数 1
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我有一个分类器网络，它选择三种分类中的一种，并以交叉熵损失作为损失函数。如果每个分类的培训数据比例为100:10:5，我是否应该自动将权重设置为1/100、1/10、1/5？
浏览 0修改于2020-06-26得票数 1
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到目前为止，我已经使用了10倍交叉验证我的所有模型，并希望继续使用这种堆叠以及。这是我想出来的但不确定这是否有意义，在F2上对基本分类器进行训练，使用F3进行早期停止，并从F1 -> F1的折叠预测中退出
在F3上对基本分
浏览 0修改于2022-02-10得票数 0
我正在做一个文本分类任务(5000篇论文由10个标签平均分布)。我探索了LinearSVC，获得了80%的准确性。现在，我猜想用ensemble分类器作为基估计器是否能提高SVM分类器的精度？但是，我不知道如何使用包含所有这些特性的ensemble分类器？请注意，我不想将不同的特征直接组合在一个向量中。因此，我的第一个问题是:为了提高当前的估计精度，是否可以使用ensemble分类器以svm作为基估
浏览 0提问于2014-11-27得票数 4
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