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目前，我将多数类(数据的90%)作为我的阳性类(标记为1)，少数类(数据的10%)作为我的负类(标记为0)。然而，在信用卡欺诈检测、癌症检测等许多类似的数据集中(在优先检测少数类方面)，通常将少数类设置为阳性类，多数类设置为阴性类。
浏览 0提问于2020-08-01得票数 1
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我在java中有一个字符串：
当我应该得到2时，我只能在新数组中得到一个元素，所以：
这项研究的目的是评估意大利肾移植等待名单中肿瘤疾
浏览 2修改于2014-04-04得票数 0
我在一个图像数据集上实现了几种聚类算法。我感兴趣的是获得集群的成功率。我要检测肿瘤的面积，在原来的图像中我知道肿瘤的位置，我想比较这两幅图像并获得成功的百分比。以下图片：图像聚类后算法
我用的是python 2.7。
浏览 0修改于2018-07-27得票数 13
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我使用阻塞犬来检测阻塞调用，我希望允许我的自定义方法，但它不工作，仍然抛出错误。
我使用的是junit5和块犬junit-平台。
浏览 7提问于2022-05-18得票数 0
我正在做一个检测癌症的项目，我正在使用深度学习(卷积神经网络)。在用户界面中，用户只需输入图像编号，然后单击“测试”。
当用户输入图像号“数据集中的图像编号”时，它将判断这是否是癌症患者的扫描图像。
浏览 0修改于2020-06-01得票数 0
我有一个特定类别(比如癌症)的训练数据集(文本)。我想在weka中为这个类训练一个SVM分类器。但是，当我尝试创建一个名为“癌症”的文件夹并将所有这些训练文件放到该文件夹中时，当我运行代码时，我得到了以下错误: weka.classifiers.functions.SMO: Cannot handle我想要做的是，如果分类器找到一个与“癌症”相关的文档，它会正确地说出类名，一旦我输入一个非癌症文档，它应该会说“未知”之类的东西。
我应该怎么做才能得到这个行为呢？
浏览 2提问于2012-05-01得票数 2
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假设我们有一个Dog类和一个可以分配给狗的Category类。宠物犬和牧羊犬具有不同的属性和功能。然而，狗既可以是“宠物狗”，也可以是“牧羊犬”。
我可以想象“宠物狗”和“牧羊犬”有不同的界面。
浏览 1修改于2020-12-11得票数 2
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我有一个多类(7个标签)分类问题在MLP中实现。我试图根据一些数据对7种癌症进行分类。总体精度较低，约为58%。然而，对于不同的参数，有些癌症的分类准确率在90%左右。低于癌症1,2,3等意味着不同类型的癌症，例如1=乳腺癌，2=肺癌等。现在，对于不同的参数设置，我得到了不同的分类精度。癌症1,3,4,7的准确性很低，所以我排除了它们。而癌症2、5、6的治疗效果较好。但是，对于癌症6，结果因参数设置而有很大的差别。一个重要的注意事项是，这里的整体准确性
浏览 0修改于2020-06-16得票数 2
我已经能够应用一个阈值功能来对比MRI图像，使癌症 (癌症变成纯黑色，其余的大脑变成纯白色)。现在是最困难的部分--我想用边缘检测来在MRI的每个切片中创建一个点云，然后从每个切片的集合点云中创建一个网格，在三维中对癌症进行建模。
浏览 1修改于2020-05-10得票数 2
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我正在进行一个使用CNN和tensorflow对肺CT数据集进行分类的项目，我知道这个类别的顺序是癌症/非癌症(只有2个类)，在多个Github存储库中，我看到他们做了一个热编码，如下所示： label = np.array([0, 1]) label = np.array([1, 0])
让我困惑的是:1意味着癌症，0意味着没有癌症
浏览 0提问于2018-09-15得票数 1
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} else { } }然后我就有了一个列表，它可以很好地检测到列表中的第一个，但是其他的则只被称为“未知狗”EG：
2-未知犬
2- GS
我希望为找到的每个值显示列表。
浏览 3修改于2020-06-20得票数 1
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我有两个文件(健康vs癌症)包含转座元素类和子类(两列)，但一个有71602行，另一个有72500行，我试图将它们作为一个数据框放在一个文件中进行费舍尔测试，看看是否有一个类在癌症中比健康组织中更重要，
浏览 1提问于2015-03-18得票数 0
我从模型(使用校准分类器校准后)绘制预测概率(即概率有癌症)分布，即它们的直方图或kde。从下面你可以看到，我一班的概率集中在上端和下端。我不知道该如何解释这件事，也不知道我可能出了什么差错。红色曲线为正类(有癌症)，蓝色曲线为未。下面是用来生成的图形。
浏览 0提问于2020-07-24得票数 2
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为此，我使用宝石‘设计’和‘癌症’。我理解‘设计’宝石，但我不理解‘癌症’。
在ability.rb类中，如何为这些用户(管理、用户、来宾)编写权限？
浏览 1修改于2015-03-10得票数 5
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简单地说，我想利用胸部X光图像来检测患者是否患有肺癌。 我在这里面临的问题是:我有来自3个不同来源的3个数据集，其中3个主题都是胸部X光图像，假设所有其他医学属性也是相同的。第一个数据集包含130张正常和癌症诊断患者的图像。第二个数据集包含40张正常患者的图像，第三个数据集包含120张癌症患者的图像。 因此，我想组合来自3个不同来源的3个数据集来训练和评估我的模型。
浏览 63修改于2019-04-15得票数 1
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但我不知道他是否患了癌症。因此，我的数据集中没有标签。对于示例:我可以运行集群，根据相似性对这两个类进行分组，并找出谁都属于+ve和-ve类。当然，我们不能坐以待毙，手工检查病人的数据，以了解他是否真的患上了癌症。
因此，当我们通过机器学习模型(如上面的聚类)生成标签时，这是一种推荐的方法吗？
浏览 0提问于2020-03-09得票数 1
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快速问题，比如说你有一个协议叫： func bark()一个超类Dog，它实现了叫和游泳：} func bark()} func yapper() {
p
浏览 0修改于2016-12-15得票数 4
我正在研究基因表达数据聚类技术，我已经从网络上下载了35个数据集，我们有35个数据集，每个数据集代表一种癌症。每个数据集都有自己的功能。我认为我们可以同时对所有35个数据集进行聚类操作。我的想法正确吗？
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 1提问于2018-07-27得票数 0
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