問題タブ [scikit-multilearn]

これらの 2 つのラベルの間に強い相関関係があることがわかっている 2 つのラベルを持つデータセットがあります。ただし、相関を考慮しないscikit multilearnバイナリ関連性を使用すると、これらのラベル相関を考慮するLabelpowerset分類器と非常によく似た結果が得られますか? これについて何かコメントはありますか？その上、私はhttp://scikit-multilearn.github.io/を使用 していますが、それがどれほど有効かわかりません??

1. " " ライブラリを Python スクリプトにインポートしようとしていscikit-multilearnます。この Python スクリプトを Azure 機械学習アルゴリズムで使用して、目標を達成しています。

   スクリプトを jupyter ノートブックに記述し、スクリプトをアルゴリズムで実行しています。

   Python スクリプトを実行しているときに、以下のエラーが表示されます。

   () 内の ImportError トレースバック (最新の呼び出しが最後) ----> skmultilearn.problem_transform から 1 インポート LabelPowerset 2

   ImportError: 'skmultilearn' という名前のモジュールがありません

   同じ問題を解決するには助けが必要です。

編集:

上記の手順に従い、成功しました。詳細は下の画像を参照してください。

しかし、DataSet リストを追加した後、機械学習実験で Python スクリプトの実行の 3 番目のノードにドラッグして実行すると、次のエラーがスローされます。

また、Python スクリプトに「from skmultilearn.adapt import MLkNN」ステートメントを記述して、ライブラリのインポートを確認しました。

マルチラベル分類に取り組んでいます。Python scikit-learn で GaussianNB 関数を使用しました。ターゲットは (N, L) 形状の配列です。ここで、L はクラスの数、N は観測の数です。

マルチラベル ケースに対処するために、次の 3 つの方法を使用しました。

1. バイナリ関連
2. チェーンモデル
3. ラベルパワーセット

(L,) 形状の配列である L クラスの事前分布があります。このような事前分布パラメーターを使用して、この事前分布を GaussianNB に組み込んでみました

ただし、次のエラーが返されます

マルチラベルのケースで事前確率を GaussianNB に指定する正しい方法は何ですか?

現在、マルチラベル分類に scikit-multilearn を使用しています。meka_classifierとして meka.classifiers.multilabel.CMを使用する 必要があります。
しかし、コードを実行すると、さまざまなエラーが発生し、その理由がわかりません..

traningsdata とパス (Weka と Java (wichcraft 経由)) の両方が機能していると言わざるを得ません。meka_classifier を BR に交換すると、すべて動作します。
コードを実行すると、次のエラー メッセージが表示されます。

彼が数値を処理できないと言っているのは奇妙です。なぜなら、私が BR に変更した場合、分類子は (同じ) データに問題がないからです。
エラーメッセージの上には、分類子 (オプション) の使用方法に関するテキストもあります。だから私は別の方法でそれを試しました：

weka_classifier を使用したコマンドラインは、さまざまな方法で試したため、そこにあります (meka_classifier から J48 を除外し、そこに含めました)。とにかく、私はいつも同じエラーを受け取ります:

私はこのエラーを検索し、liac-arff の代わりに arff をインストールした人を探しましたが、ここではそうではありません。そして、ええ、私が言ったように、私がBRか何かに変更すれば、すべてうまくいきます. CMだけじゃつまらない。私は今何をすべきかわからない...誰かが助けてくれることを願っています。前もって感謝します！

よろしくお願いします

編集:
fit() の後、私は meka.classifier_dumpを印刷させました。投稿した2番目のコードを使用すると、空です! 私はBRのような他のものでこれをテストしましたが、空ではありません。それで、分類器の作成で何か間違ったことをしていると思いますか?

したがって、基本的に私は2つのnumpy配列x_chunkとそれぞれy_chunkの次元を持っ[10,512,512,50]ています。[10,13107200]コードを使用して寸法に変換しました。

今、私は を使用してskmultiflow KNN Classifierおり、これらのデータを使用して適合させようとしていますpartial_fit

しかし、私はこのエラーが発生しています:

配列の次元は同じでなければならないと言われていますが、両方の配列が同じ次元であるため、何が問題なのですか?

編集

私が使用したモデルは次のとおりです。