如何使用机器学习算法设置多类别分类?

我使用XGboost、Randomforest(sklearn)、SVM(sklearn)和MLPclassifier(sklearn)作为分类器。我想将这些模型设置为多标签分类。如何设置?

import xgboost as xgb
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
xgb.XGBClassifier()
SVC()
MLPClassifier()
RandomForestClassifier()

回答:

您提到的这些算法都不限于二元分类问题。它们可以像处理二元分类一样,通过调用model.fit(x_train,y_train)来用于多类别分类问题。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注