2

Для классификации или регрессии проблемы, еслиНужна набор данных с большим количеством меток (выход по мощности), чем особенности (вход по мощности)

«X» является входом матрица размера м X п и «Y» является ожидаемый вывод/метки Матрица размера m X k.

Тогда мне нужен набор данных, где k> = n. (Если также возможно «Y» должно быть ярлыком с высокой плотностью)

Здесь количество ярлыков/выходов превышает пространство ввода. Можете ли вы предложить мне один такой набор данных.

С уважением,

+1

Зачем вам нужен такой набор данных? –

ответ

0

Here много мульти-меченый наборов данных, один из которых имеет 500 номинальных атрибутов и 983 этикеток. Вы также можете использовать другие наборы данных и отбросить некоторые функции (случайным образом или по выбору функций), чтобы их количество стало меньше, чем метки.

0

Есть много таких наборов данных на LIBSVM Data. Он содержит множество классификационных, регрессионных, многозадачных и строковых наборов данных. Многие из них относятся к UCI, Statlog, StatLib и другим коллекциям.