multilabel-classification
scikit learnのOneVsRestClassifierとMultiOutputClassifierの違いは何ですか？
sklearnのSGDClassifierを使用してトップ3またはトップNの予測を取得する方法
Scikit Learnマルチラベル分類：ValueError：レガシーマルチラベルデータ表現を使用しているようです
keras flow_from_directoryでクラスラベルを手動で指定する方法は？
エラー：分類メトリクスは、マルチクラスマルチ出力とマルチラベルインジケーターのターゲットの混合を処理できません
PYTORCHのBCEWITHLOGITSLOSSの不均衡な重みを計算する方法
マルチラベル分類問題のROC曲線、分類レポート、および混同行列を計算します
分類される単一の新しいドキュメントのTF * IDFを計算する方法は？
sklearnのTfidfVectorizerのstop_wordsリストに単語を追加する
sklearn classifier get ValueError：不正な入力形状
現在の単語の分類に別の機能（テキストの長さ）を追加するにはどうすればよいですか？ Scikit-learn
確率的勾配降下法は分類器ですか、それともオプティマイザーですか？
c＃でデシジョンツリーを実装する方法（Visual Studio 2008）-ヘルプ
サポートベクターの数とトレーニングデータおよび分類子のパフォーマンスの関係は何ですか？
複雑さまたはパフォーマンスの比較を含むさまざまな決定木アルゴリズム
Lucene：例外-クエリパーサーが「someWord」の後に<EOF>を検出しました
scikit-learn分類子の最も有益な機能を取得する方法は？
サポートベクターマシンを超える人工ニューラルネットワークの利点は何ですか？
1対すべてのSVMでの10倍の相互検証（LibSVMを使用）
scikit-learnを使用した単純ベイズ分類器でのカテゴリデータと連続データの混合
Apple（Inc.）に関するツイートとApple（fruit）に関するツイートを区別するモデルを構築するにはどうすればよいですか？
sklearnでRandomForestClassifierを使用した不均衡な分類
scikit-learnで確率的分類子を組み合わせる最良の方法
Rでe1071パッケージの「svm」を使用してマルチクラス分類を実行する方法
Pythonテキスト処理：AttributeError： 'list' object has no attribute 'lower'
非常に不均衡なデータセットでvowpalwabbitを使用してロジスティック回帰を実行する方法
ConfusionMatrixのエラー。データと参照因子は同じレベル数でなければなりません
scikit-learn TfidfVectorizerの意味？
F-MeasureがPrecisionおよびRecallメジャーの算術平均ではなく調和平均であるのはなぜですか？
CountVectorizer：AttributeError： 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower'
バックプロパゲーションとフィードフォワードニューラルネットワークの違いは何ですか？
rでROCRパッケージを使用してROC曲線をプロットする方法、*分類分割表のみ*
Scikit Learnのロジスティック回帰のしきい値の制御
混同マトリックスのエラー：データと参照因子は同じレベル数でなければなりません
線形パーセプトロンの重みベクトルを使用してどのように線を引きますか？
Scikit-learn：True Positive、True Negative、False Positive、False Negativeを取得する方法
sklearn LogisticRegressionおよび分類のデフォルトしきい値の変更
インデックス付きのscikit-learn train_test_split
scikitlearnのサンプルウェイトとクラスウェイトオプションの違いは何ですか？
TensorFlow-ニューラルネットワークを使用したテキスト分類
多項ナイーブベイズパラメータのアルファ設定？ scikit-learn
FailedPreconditionError：Tensorflowで未初期化を使用しようとしています
XGBoostパッケージの機能スコア（/重要度）はどのように計算されますか？
XGBoost XGBClassifierのデフォルトPython
ほぼ完全な精度とAUC-ROCを解釈する方法、ただしf1スコア、適合率、再現率はゼロ
Scikitlearnエラーメッセージ '適合率とFスコアが明確に定義されておらず、ラベルで0.0に設定されています'