stanford nlp分类器的输出
我们正在学习stanford-nlp分类器的用法。正如它的维基页面所说，它可以用来建立像虹膜这样的数字数据的分类模型:http://www-nlp.stanford.edu/wiki/software/classifier#iris_data_set
但是在解释输出时，我们在其中一些方面遇到了困难：输入属性有4列(1-value、2-value、3-value、4-value)，输出标签有一列(Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica)。但这里的阶级是什么？它是输出列吗？
Iris-setosa Iris-versicolor Iris-virginica
3-Value -2.27 0.03 2.26
CLASS 0.34 0.65 -1.01
4-Value -1.07 -0.91 1.99
2-Value 1.60 -0.13 -1.43
1-Value 0.69 0.42 -1.23
Total: -0.72 0.05 0.57
Prob: 0.15 0.32 0.54
共有1个答案
类就像简单线性回归中的截距项--它代表不同类的相对频率。它是每个实例的一个特性。
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下面是我在包装器中使用的Java类/方法：
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我的maven依赖结构如下： 我的代码运行良好，如下所示： 但是，当我将openie添加到管道中时，代码失败了。 有人能在这方面给我建议吗？
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