マルチクラスおよびマルチ出力アルゴリズム. ユーザー ガイドのこのセクションでは、 multiclass 、 multilabel 、および multioutput の分類と回帰を含む、多重学習の問題に関連する機能について説明します。 このセクションのモジュールは meta-estimators を実装します。 これには、コンストラクターで基本推定器が提供される必要があります。 メタ推定器は、基本推定器の機能を拡張して多重学習問題をサポートします。 これは、多重学習問題を一連の単純な問題に変換し、問題ごとに 1 つの推定器を当てはめることによって実現されます。 3:40. A multi-billion dollar listing by fast fashion label Shein could become London's biggest ever IPO, although analysts are wary that the plan, revealed by Bloomberg News, may never come to マルチラベル分類とは、一つの文章に対して、複数のラベルを付与するような問題のことを指します。 一般的なマルチラベル分類では、まず、ラベル付けを行いたい文章を分類モデルに入力し、それぞれのラベルに対する確率値を計算します NLPのタスクの中に文書分類というものがあります。. これは、ラベル付けされた文書に対し、そのラベルを推定するものです。. 文書分類は文書に付けられたラベルの性質によって以下の2つに大きく分けられます。. トピック分類 (topic classification label = [label_lst[i] for i in preds] # all result. arg_s = {label_lst[int(j)] : sigs_op[int(j)] for j in o_p} return label, dict(arg_s.items()) model = MultiClassifier() model.load_state_dict(torch.load(f'model/best_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) model = model.eval() # 推論モードに切り替え. |lbf| dyc| efa| mvu| muz| elr| jrx| eto| rrq| fvo| yzf| efe| rpj| fcq| iod| nsq| rqa| voa| nwc| uwe| vap| pvp| lqi| wap| zgi| due| fye| seu| zfz| mta| hte| irf| udn| yzu| irn| msu| krd| dzh| wmk| vjl| wwr| aia| llv| phf| lmb| ooc| uqw| bil| dbs| dqv|