代码及模型从CSV文件中获取数据，箱式图，混淆矩阵，预测结果

问题遇到的现象和发生背景 R语言LightGBM包进行多分类，使用的是tif数据，但是得到的结果非常差，原先使用python实现的时候得到的准确度很正常，R中也不知道是什么原因导致的这种现象。我是先随

基于特征的多标签分类该如何训练呢1.有特征x1、x2……xn个特征2.lable:有01234 一共5类那我应该如何去训练出呢。我看了很多资料，大多都是图像的多分类、文本的多分类，但就是不知道如何套上

比如二分类法中，sigmoid算出来的值为什么就可以认为是分类1的概率？还有就是参数是怎么算出来的，用极大似然估计吗？

output with shape [1, 32, 32] doesn't match the broadcast shape [3, 32, 32]这个错怎么改呀，我试过很多解决方法解决不了

一、概述 楼主是个机器学习初学者，最近遇到一个二分类任务，要求用机器学习方法解决，每条数据的维数非常高。没有什么好的思路，很苦恼，于是来问问。 二、具体问题 问题要求 根据如下提供的数据，利用机器学习

在学GNN的过程中，一直有个疑问，我们如何去构建合适的图，也就是说我们应该怎样对数据进行建模，得到合适的图结构，如果图结构设计不合理，又怎么拿GNN去处理呢，看了些文章，发现有knn建图，也有用相似性

pyqt垃圾分类多分类问题显示分类结果，在点击完预测分类后无法显示分类，直接退出 # -*- coding: utf-8 -*- # Form implementation generated fr

学习图像分类和paddle时在飞浆AI Studio中找了个图像分类的项目https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2219455?chann

数据集，其实就是coco数据集的节选： 第一行，文本包含了woman，所以是1类。像后面的man, boy, girl都是1类。1类就是people类。第二行，包含了men，所以有1类；horse，

这是我自己按照机器学习教学书上的讲解搭建的非常简单的模型，因为确实不是很懂，所以想知道关于这段代码所训练出来的模型（输出是.h5文件）如何添加元数据，因为我尝试导入AS报错This model doe

请问，图片中，语义分割和特征提取是指同一个过程吗？基于GAN

求推荐一个中文文本三分类（正面、中性、负面）的模型，我在网上找了一下，看到的都是二分类。最好是huggingface里面的。

请问哨兵一号图像怎么转为灰度图像啊，用来进行海冰分类。或者海冰分类用哨兵一号数据有什么其他的方法吗

本科毕设（做一个交通事故的深度学习分类方法），想复现timesformer模型，之后用在DaDa-2000数据集上？第一次接触深度学习。

图像分类中，最后结果的通道数都要转换位要分类的类别个数。这点我有点不理解。我以为，这个通道数（卷积核的个数决定，而有多少个卷积核就相当于提取多少个不同的特征吧，但这都是基于类别a的吧，并没有基于类别b

例如，我拥有一个[1010]的训练集，每一列有十个特征我想通过其中某一个特征来对整个训练集进行分类常规方法是通过特征提取或特征选择将训练集变为[101]之后在进行SVM分类能否有一种方法在基于训练集不

在读取数组中图片的时候老是出现找不到文件图像，用了绝对路径也不行，弄了好多次也不可以，请求各位大lao帮忙，帮我改一下，解答一下。 -

用自己做的数据集做一个图像分类任务，但是训练的时候模型的loss和acc一直不变 问题相关代码，请勿粘贴截图 class dp_cnn_torch(object): def init(self,

问题遇到的现象和发生背景 本人毕设，想要用keras搭建一个分类的神经网络，数据集的图片可以用仿真的，但是标签不知道该怎么办，各位指点一二（本人刚开始学，如提问有问题请指正） 我想要达到的结果 想制作

逻辑回归实现鸾尾花三分类问题要求必须使用已经划分好的数据集iris_train.data和iris_test.data，但是网上搜到的示例只有用train_test_split对整体数据集进行划分，怎

keras中model.predict(x)时，出来的直接是类别标签，如何显示模型预测时每个类别的概率。

使用的是轻量级cnn模型mobilenetv1,样本不多只有160个分5类，使用了dropout，训练集在第4轮就达到100精确度了，验证集在第8轮精度达到85就不在变化了

就是我最近在利用一个数据集，利用pytorch，用了几个不同的网络进行实验。得到了模型后，跑完之后想要对这个模型进行评估。然后目前我想用f1_score,recall等对其进行一个评估，但是不懂应该写

问题遇到的现象和发生背景 问题相关代码，请勿粘贴截图 import pandas as pdimport numpy as npimport datetimeimport matplotlib.pyp

实操是基于11种天气图像的数据集，选择了当下在图像分类输出结果较好的一些神经网络模型做迁移学习，在输出单模型结果之后，想尝试做一个基于联合投票机制的复合模型，但是一直尝试失败，求问各位怎么操作比较好，

遇到的问题 训练过程的loss一直是在下降，但是测试过程中的预测准确率却从100%降到0，这是什么原因呢？ 运行环境 环境为python3.7，tensorflow-gpu 2.1 网络基本结构 数据

x1_dr[y1 ==0,0]#采用布尔索引 #画出分类图plt.figure()#创建一个画布plt.scatter(x1_dr,x1_dr,c="red")plt.scatter(x1_dr[y1

我想读取shp位置的遥感影像的各波段数值时，出现Access window out of range in RasterIO()，我想知道应该在哪里修改才能解决inraster是输入的栅格, insh

采用mnist的数据集练习 神经网络分类问题，搭建完模型后的fit过程如下： %%time model.fit(x_train_reshaped,y_train,epochs = 10,batch_s