Noise-label-generation-and-relabeling:在给定噪声率的情况下为数据集生成噪声标签，并使用重新标记算法对这些噪声标签进行重新标记-源码

噪声标签生成和重新标记 在给定噪声率的情况下为数据集生成噪声标签，并使用重新标记算法对这些噪声标签进行重新标记 f1.test.py为all_tickets.csv数据集生成嘈杂的标签，使用“ body”作为特征，使用“ urgency”和“ ticket_type”作为预测标签。 我们假设'紧急'标签可能有一些嘈杂的标签，所以我们在'紧急'上添加了噪音。我们将48000数据拆分为火车数据集，将左侧的数据拆分为测试数据。在为'紧急'生成嘈杂标签's'之后，我们将' body。，'ticket_type'和's'到train_data.csv。在category.py中，我们生成重新标记的标签'relabel'并将其写入relabel.csv文件。除了门票数据集之外，我们还测试了其他数据集。 资料集 文件 结果文件夹 all_tickets.csv test.py 票 情绪训练 tes