МУЛЬТИКЛАССОВАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ PYTHON

Мультиклассовая классификация в машинном обучении - это процесс определения категории, к которой относится объект, который может быть классифицирован в одну из более чем двух категорий. Существует множество алгоритмов классификации, которые могут использоваться в Python для решения таких задач.

Один из наиболее популярных методов мультиклассовой классификации - это логистическая регрессия. В логистической регрессии модель представляет собой линейную комбинацию входных факторов. Затем эта линейная комбинация передается через сигмоидную функцию, которая преобразует результат в вероятность принадлежности объекта к каждому классу. Для обучения модели используются различные методы оптимизации, например, стохастический градиентный спуск.

В Python существуют множество библиотек, которые могут быть использованы для мультиклассовой классификации. Одной из наиболее популярных библиотек является scikit-learn. С помощью scikit-learn вы можете обучить модель логистической регрессии для мультиклассовой классификации следующим образом:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# создаем случайные данные для обучения моделиX, y = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# разбиваем данные на тренировочную и тестовую выборкиX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# создаем экземпляр класса модели логистической регрессии и обучаем модель на данныхclf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train)

# выводим точность модели на тестовых данныхprint(clf.score(X_test, y_test))

Однако, логистическая регрессия не является единственным методом мультиклассовой классификации в Python. Другие методы включают решающие деревья, случайные леса и нейронные сети. Выбор конкретного метода зависит от ряда факторов, таких как размер данных, количество классов, тип данных и многих других.

RandomForest - очень просто о том, как использовать классификацию в Python

Многоклассовая классификация текста на Python

NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обучении

ML: Что такое классификация и алгоритм KNN на Python

Машинное обучение 8. NLP, многоклассовая классификация

Классификация текста: быстрые методы решения популярной задачи / Павел Калайдин

Новые материалы:

• Mouse библиотека python
• Python пирамидальная сортировка
• Портфолио разработчика python
• Python перебор цифр в числе
• Не запускается бот в телеграмм на python
• No module named numpy python как исправить
• Алгоритм роя частиц python
• Путь python черный пояс по разработке масштабированию тестированию и развертыванию
• Фильтр dataframe python
• Python даны три целых числа выведите значение наименьшего из них
• Python хешируемый объект