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データを 5 クラスに分類すると、5 クラス分類の混同行列が得られますが、計算できません

マルチクラス問題でTP、TN、FPR、FNRを計算できますか?

ありがとうございました！

トレーニング DataSet と Test DataSet があります。どのように実験して結果を得ることができますか? WEKAは同じ用途に使用できますか?

トピックは、サポート ベクター マシン教師あり学習アプローチを使用した単語感覚の曖昧さ回避です。

両方のセット内のドキュメント タイプには、次のファイル タイプが含まれます。 1. 2 つの XML ファイル 2. README ファイル 3. SENSEMAP 形式 4. TRAIN 形式 5. KEY 形式 6. WORDS 形式

機械学習は初めてです。機械学習の概念を適用する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。

問題文：

多数 (たとえば 3000) のキーワードがあります。これらは 7 つの固定カテゴリに分類する必要があります。各カテゴリにはトレーニング データ (サンプル キーワード) があります。アルゴリズムを用意する必要があります。新しいキーワードがそれに渡されると、このキーワードが属するカテゴリを予測する必要があります。

これにどのテキスト分類手法を適用する必要があるかはわかりません。使用できるツールはありますか。

助けてください。

前もって感謝します。

毎日 15 分間隔で記録された組織の検針のトレーニング データが与えられた場合、N 日分のデータが提供されます。

そして、このデータの助けを借りて、特定の日に組織が閉鎖されているか開いているかを伝える必要があります。誰かがこの分野で働いている場合、この問題に役立つリンクがあるかどうかを知る必要があります。

休業日とは、その日の電力消費量が明らかにほぼ一定であることを意味しますが、これは考慮すべき 1 つの機能にすぎません。

では、これを最善の方法で予測するにはどうすればよいでしょうか。

私は機械学習の初心者で、最近、教師ありおよび教師なし機械学習について読みました。教師あり学習は分類と同義であり、教師なし学習はクラスタリングと同義のように見えますが、そうですか?

RTextTools を初めて使用しています。create_matrix のコードは次のとおりです

次のエラーが発生します。

他の誰かがこのエラーを投稿しているのをまだ見たことがありません。

ピーター

テキスト分類問題のために、PyBrain を使用してリカレント ニューラル ネットワークを構築しています。何度も試みた後、文字列のリストをデータセットとして使用できる配列に変換する方法をまだ整理できません。私がしたこと：

そのため、トレーニング データの頻度表を取得しましたが、データ自体を main_ds 変数の入力として使用できる形式に変換する方法を整理できません。

これは、 https://stackoverflow.com/help/on-topicの「ソフトウェア アルゴリズム」に関するものです。

ハッカーランクからの問題（非競争）に取り組んでいます https://www.hackerrank.com/challenges/predict-missing-grade

基本的に、数学を含まない他の教科の点数の学生のテスト データが与えられ、他のすべてのテストの点数に基づいて数学の点数を予測する必要があります。あなたがデータを渡されたとしましょう

{"SerialNumber":1,"English":1,"Physics":2,"Chemistry":3,"ComputerScience":2}

その生徒の数学の点数を生成する方法や、数学の点数を生成するための予測エンジンを考え出す方法は? それがこの質問の要点であることは知っていますが、これを理解して実際に始めるチャンスがあるように、誰かがヒントや参考になるリソースを教えてもらえますか? 本当に学びたいです。

私は持っている：

1. training.arff通常動作のサンプルのみを含むファイル。

2. test.arff正常な動作と異常な動作の両方のサンプルを含むファイル。

ELKI MiniGUI を使用して、半教師あり学習を使用した異常検出を行いたいと考えています。

私は通常、 を使用してモデルを構築/トレーニングし、モデルをtraining.arffに適用する必要があると考えていtest.arffます。

どのアルゴリズムを使用するかは問題ではありません。

ELKI MiniGUI でこれら 2 つのファイルを配置する場所が見つからないように見えるので、目的の結果が得られます。（しかありませんdbc.in）

*PS: weka を 1 週間試した後、あきらめましたが、私は ELKI に限定されていません。

ありがとう！！