共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。

人工智人-家居设计-多类别智能分类器方法研究.pdf

segmentation_models_pytorch是一款非常优秀的图像分割库，albumentations 是一款非常优秀的图像增强库，这篇文章将这两款优秀结合起来实现多类别的图像分割算法。数据集选用CamVid数据集，类别有：'sky', 'building', 'pole', 'road', 'pavement','tree', 'signsymbol', 'fence', 'car','pedestrian', 'bicyclist', 'unlabelled'等12个类别。数据量不大，下载地址：[mirrors / alexgkendall / segnet-tutorial · GitCode](https://gitcode.net/mirrors/alexgkendall/segnet-tutorial?utm_source=csdn_github_accelerator)。 通过这篇文章，你可以学习到： 1、如何在图像分割使用albumentations 增强算法？ 2、如何使用dice_loss和cross_entropy_loss？

随着网民的数量不断增加，用户上网产生的数据量也在成倍增多，随处可见各种各样的评论数据，所以构建一种高效的情感分类模型就非常有必要.本文结合Word2Vec与LSTM神经网络构建了一种三分类的情感分类模型：首先用Word2Vec词向量模型训练出情感词典，然后利用情感词典为当前训练集数据构建出词向量，之后用影响LSTM神经网络模型精度的主要参数来进行训练.实验发现：当数据不进行归一化，使用He初始化权重，学习率为0.001，损失函数选择均方误差，使用RMSProp优化器，同时用tanh函数作为激活函数时，测试集的总体准确率达到了92.28%.与传统的Word2Vec+SVM方法相比，准确率提高了大约10%，情感分类的效果有了明显的提升，为LSTM模型的情感分类问题提供了新的思路.

U-Net训练自己数据集，多类别，博文有具体操作步骤，链接：https://blog.csdn.net/MissLemonh/article/details/122373594?spm=1001.2014.3001.5502

提供了一系列图像。大家根据数据集图像情况看是否下载整个数据集 NIH临床中心最新公布了一个迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集DeepLesion，研究人员在此基础上训练深度神经网络，创建了一个具有统一框架的大规模通用病灶检测器，能够更准确、更自动地衡量患者体内所有病灶的大小，实现全身范围的癌症初步评估。 4427名独立的匿名患者 10594次CT扫描（平均每位患者有3次随访） 32735个带标记的病灶实例 一共928020张CT横切图像（512×512分辨率） 这就是美国国家卫生研究院（NIH）临床中心最新公开发布的大型CT图像数据集DeepLesion，也是迄今全球规模最大的多类别、病灶级别标注的开放获取临床医疗图像数据集。

今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

FairMOT-master.zip，6月16号版本。下载自：https://github.com/ifzhang/FairMOT/tree/master/。

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