machine-learning - 特徴 (入力カーディナリティ) よりも多くのラベル (出力カーディナリティ) を持つデータセットが必要です

Question

分類または回帰の問題の場合、

'X' はサイズ m X n の入力行列で、'Y' はサイズ m X k の期待される出力/ラベル行列です。

次に、k >= n のデータセットが必要です。(可能であれば、「Y」も高密度ラベルにする必要があります)

それは、ラベル/出力の数が入力特徴空間を超える場所です。そのようなデータセットの 1 つを提案してもらえますか。

よろしく、

Answer 1

LIBSVM Dataには、そのようなデータセットが多数あります。これには、多くの分類、回帰、マルチラベル、および文字列データ セットが含まれています。多くは、UCI、Statlog、StatLib、およびその他のコレクションからのものです。