问题标签 [mulan]
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java - 木兰对数据进行分类 - 不起作用
我想用木兰对一些数据进行分类。但我得到一个例外:
主要功能来自 mulan.examples.TrainTestExperiment
至于数据格式,我有一个称为标题的维度,有 160 个类别。
数据文件按照arff格式格式化。
有些文字是中文的。
任何帮助表示赞赏。
此致
machine-learning - 我有 0% 的正确预测,也许是错误的设置?
我正在使用 mulan 库进行多标签分类。我正在使用的学习者是 RAkEL 学习者。我按照木兰的指示: http: //mulan.sourceforge.net/starting.html
我的标签 xml 文件:
我的训练数据文件:
我的测试数据文件:
我在执行预测后得到的结果:
我的问题是:
1. 有人可以帮我验证我做错了什么吗?
2.据我了解,排名[5,4,3,2,1]是xml标签文件中标签的位置。我的理解正确吗?为什么排名顺序不是从 1 到 5 ...?
3. 预测值是否为空,因为这是一个多标签分类测试?否则哪个学习器不会将预测值返回为空?
非常感谢。任何建议或意见都非常受欢迎。
classification - 木兰中惰性多标签分类器的实现
我想使用 k 最近邻进行多标签分类。有一些基于 knn 的分类器是在 mulan 库中实现的,或者是用 C 或 Matlab 编写的,例如 MLKNN。
当我对数字数据集使用相同的分类器时,我得到相同的结果,但对于标称数据集,例如 slashdot 和 genbase(值得注意的是数据只有 0 和 1),我得到不同的结果。
我想知道为什么会这样?这些分类器使用欧几里得距离,而木兰使用 Weka 的欧几里得距离。
为什么木兰中用于名义数据的惰性分类器的结果与用其他语言编写的结果不同?哪一个是正确的?如果你能帮我找到原因,我会很高兴。