问题标签 [createml]

我正在开发一个机器学习应用程序，该应用程序对手绘数字进行分类。我使用 CreateML 制作了一个模型，该模型据称具有 100% 的准确度（我承认我的样本量仅为每个数字大约 50 张图像）。但是，在我的应用程序上运行它时，它不起作用。为了查看这是否是我的应用程序的问题，我下载了Apple Vision+CoreML Example Xcode 项目并用我自己的替换了 MobileNet 分类器。我从自己的应用程序加载了保存在手机上的图像，但分类仍然不准确。有趣的是，我尝试在操场上的 CreateML UI 空间中测试完全相同的图像，您可以在其中测试图像和分类工作。

TL/DR：图像分类适用于 Playground 上的 CreateML Live View，但不适用于 Apple 的 vision+coreML 示例项目的精确副本。

这是我尝试分类的图像示例

这是 7 应用程序上显示的内容，这是 5 应用程序上显示的内容

这是 7 人在操场上出现的东西，这是 5 人在操场上出现的东西

我正在使用 CreateML 和 Swift 创建一个表格分类模型。我使用的数据集总共有大约 300 个项目和大约 13 个不同的特征。我尝试以两种方式训练/测试我的模型，结果却出人意料地大相径庭：

1）从原始完整数据集中随机拆分我的训练和评估数据表：

我玩过 0.1 分割数和 4 种子数，但结果到处都是：在某些情况下可能是 33% 或 80% 的评估准确度。（在这种情况下，我得到了 78% 的训练准确率、83% 的验证准确率和75% 的评估准确率。）

2）我手动从原始数据集中取了10个项目，放到一个新的数据集中稍后测试。然后我从用于训练的 300 个项目数据集中删除了这些项目。当我测试这 10 个项目时，我得到了96% 的评估准确率。（在这种情况下，我得到了 98% 的训练准确率、71% 的验证准确率和 96% 的评估准确率。）

我想知道为什么会有这么大的差异？哪种阅读应该被视为更现实和可信？我可以对这两种模型做些什么来提高准确性和可信度吗？另外：我对不同的准确度测量意味着什么以及我应该如何解释它们（培训、验证、评估）感到困惑？

谢谢。

我正在创建一个 Coreml 图像分类器，在训练期间我收到一条错误消息，提示“无法打开输出回溯文件。”。我偷偷怀疑这是由于大量文件造成的……其他人有这个问题吗？

简而言之，我的问题：对于给定的字符串，我想确定它是一段代码，还是人类语言的自由格式文本。这应该适用于设备本地的 Apple 设备（macOS 和 iOS）。

所以：

• 如果输入字符串是body { color: #c00; }，则可以归类为css或code。（同样适用于更复杂的多行代码片段。）
• 如果输入是the quick brown fox jumps over the lazy dog，则应归类为text。

我想到了使用 CoreML。有一个很好的例子来说明如何识别一种编程语言。它遗漏了我使用的一个关键部分：如果检测与任何编程语言都不匹配，则没有“其他”类别。CoreML 也不提供预测的置信度分数。（如果所有语言的置信度得分都很低，我可以假设文本不是代码。）

使用 CoreML 解决此问题的一种方法是在编程语言示例旁边也使用人类语言训练我的模型，但我真的不想这样做，我想保持模型大小相当小。

有一些基于 Keras 的相关工作可用，我可以看到它能够输出每种语言的置信度分数。不过，我不是 Keras 或 ML 方面的专家，也不知道如何将其带到 Apple 世界。

我可以使用什么解决方案来区分 Apple 平台上的“代码”和“文本”？（识别特定的编程语言将是一个奖励，但并非绝对需要。）不一定必须基于机器学习，尽管这似乎是最有希望的途径。

我正在尝试使用 Xcode 操场上的 CreateML 训练我自己的 NLP 模型，并通过 Apple 的教程：https ://developer.apple.com/documentation/createml/creating_a_text_classifier_model

但是程序被 EXC_BAD_ACCESS 终止（代码=1，地址=0x0）

我从互联网上找到了一些解决方案，他们说尝试访问变量时指针指向 NULL

Create ML 中仅显示“图像”、“声音”和“文本”模型？

我查看了 developer.apple.com 网站，但没有看到可以从“Create ML”的当前版本“1.0”下载或升级，而无需再次下载“Xcode 11 Beta 3”（这是我已经做过的）这只提供了版本1）？

N/A - 代码部分。

我正在编写有关如何使用 Swift CoreML 和 CreateML 创建机器学习数据模型的教程。尝试将训练数据从 .csv 文件加载到 MLTextClassifier 对象时，我遇到了一个奇怪的错误。

我期望它做的只是训练分类器对象并根据给定的数据显示我的评估结果，了解它的学习情况，但我得到的错误如下所示。非常感谢任何输入。

我已确保我的代码没有拼写错误，并且 .csv 文件路径正确。我还阅读了 Apple 的文档，并针对此设置进行了相应的操作。我也在网上寻找解决方案，但一无所获。

控制台显示我的 csv 文件正在加载，并且“randomSplit()”函数正在正确解析数据，但是一旦我尝试创建“sentimentClassifier”，就会出现错误。

这是我的代码：

这是错误：

错误：无法查找符号：

静态 CreateML.MLTextClassifier.defaultParameters.getter ： CreateML.MLTextClassifier.ModelParameters

在图像分类器项目上测试输出时，我在 CreateML 中遇到以下错误：

“无法保存文档。您没有权限。要查看或更改权限，请在 Finder 中选择该项目，然后选择“文件”>“获取信息”。

软件版本：Xcode 11.0 beta 7 (11M392r) Catalina 10.15 Beta (19A546d)

到目前为止我做了什么：

1-确保我对 Finder 中的文件拥有完全权限

2-按照本教程进行故障排除权限： https ://www.macworld.com/article/2978282/when-save-as-says-you-dont-have-permission.html

3- 从 iCloud 区域中删除文件，以确保 iCloud 没有搞砸任何事情。

但是，我仍然收到此消息并且无法使用 CreateML。

感谢任何帮助！:)

干杯

有谁知道如何从 Apple 的 Create ML App 中导出经过训练的 mlmodel - Catalina 中 XCode 附带的那个

我有一个来自 create ML 的机器学习分类器。该模型使用 3400 个样本进行训练，总体而言其准确度令人印象深刻。然而，该模型经常做出错误的预测，我似乎无法弄清楚如何将其添加到模型中，因此它对其中一些错误预测没有如此高的信心。我如何/我可以用这个分类错误的新数据重新训练模型，它不属于这个分类？我应该创建一个新的分类文件夹并向其中添加这些错误的分类，还是有办法训练模型以作为非分类类型传入，以便尝试理解它们之间的区别？