问题标签 [scikit-multilearn]
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python - 保存和加载 scikit-multilearn 模型
我找不到可靠地从库中保存和加载BinaryRelevance模型的方法。scikit-multilearn我正在使用Keras包装器来使用自定义分类器。
我试图腌制模型，但我得到了错误AttributeError: Can't pickle local object 'Keras.fit.<locals>.<lambda>'。我也尝试过保存通过 获取的参数model.get_params()，但是通过将这些参数设置为新的BinaryRelevance对象，model.set_params()并没有为BinaryRelevance对象设置属性（比如classifiers_属性），也就是说不能按预期使用。有没有办法解决？
python - 将多标签的概率二进制值转换为目标标签
我正在尝试将文本分类为多个标签，并且效果很好，但是由于我想考虑低于 0.5 阈值的预测标签，因此它更改predict()为predict_proba()获取标签的所有概率并根据不同的阈值选择值，但我是无法将每个标签的二元概率值转换为实际的文本标签。这是可重现的代码：
这为我提供了每个 X_test 值的标签概率值现在，当我尝试lb.inverse_transform(predicted[0])获取第一个 X_test 的实际标签时，它不起作用。
任何帮助，我做错了什么以及如何获得预期的结果。
注意：以上是虚拟数据，但我有500 labels每个特定文本可以包含的数据not more than 5 labels。
python - 在 pyBKT 中设置 multilearn 的参数
我想使用 multilearn 模型在辅助数据上运行 pyBKT 并收到警告：'multilearn default column not specified'. 这是我的代码：
如何指定默认列？
python - Scikit-learn 拟合后不显示进度
我遇到了 scikit-learn 1.0.2 版的问题：
由于某种原因，经过大量时间后没有任何进展。与 0.20.3 版本相比，它显示出更多的拟合度。我还用 shift+tab 检查了语法，看看是否有区别。
我还将 numpy 更新到 1.21.1 并模拟到 4.0.3。我还需要其他版本的不同软件包吗？