GitHub - smadarab/multilabel-classification

Branches Tags

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 13 Commits
.html		.html
Untitled1.ipynb		Untitled1.ipynb
after preprocessing.ipynb		after preprocessing.ipynb
best scores.txt		best scores.txt
classimbalance.ipynb		classimbalance.ipynb
data loading and filtering.ipynb		data loading and filtering.ipynb
hi.html		hi.html
maxfeature2921.txt		maxfeature2921.txt
ml smote.ipynb		ml smote.ipynb
mlc example.ipynb		mlc example.ipynb
preprocessed_data.csv		preprocessed_data.csv
readme.txt		readme.txt
spring data.zip		spring data.zip
springds1.csv		springds1.csv
springds2.csv		springds2.csv
springds3.csv		springds3.csv
using nbo data.ipynb		using nbo data.ipynb
usingspringdata.ipynb		usingspringdata.ipynb
working-Copy1.ipynb		working-Copy1.ipynb
working.ipynb		working.ipynb

Repository files navigation

readme
 sample -1000,no of columns-1716,accuarcy of br -(0.30666666666666664, 0.48333333333333334),accuarcy of cc -(0.45, 0.5366666666666666),accuarcy of lp -(0.4266666666666667, 0.5966666666666667),no of columns-500,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.42, 0.5033333333333333),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.43666666666666665, 0.5433333333333333),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.44333333333333336, 0.5966666666666667)
 sample -2000,no of columns-2921,accuarcy of br -(0.49833333333333335, 0.5516666666666666),accuarcy of cc -(0.6416666666666667, 0.6366666666666667),accuarcy of lp -(0.55, 0.61),no of columns-500,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.5733333333333334, 0.5166666666666667),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.6383333333333333, 0.6333333333333333),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.51, 0.61)
 sample -2000,no of columns-2921,accuarcy of br -(0.49833333333333335, 0.5516666666666666),accuarcy of cc -(0.6416666666666667, 0.6366666666666667),accuarcy of lp -(0.55, 0.61),no of columns-800,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.6083333333333333, 0.5466666666666666),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.6383333333333333, 0.635),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.5383333333333333, 0.61)
 sample -3000,no of columns-3742,accuarcy of br -(0.46555555555555556, 0.5166666666666667),accuarcy of cc -(0.6522222222222223, 0.5955555555555555),accuarcy of lp -(0.5733333333333334, 0.6166666666666667),no of columns-1000,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.6466666666666666, 0.57),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.6555555555555556, 0.5911111111111111),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.5755555555555556, 0.6155555555555555)
 sample -4000,no of columns-4360,accuarcy of br -(0.4066666666666667, 0.44083333333333335),accuarcy of cc -(0.5416666666666666, 0.43583333333333335),accuarcy of lp -(0.48333333333333334, 0.38083333333333336),no of columns-1500,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.565, 0.4225),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.5391666666666667, 0.43166666666666664),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.48833333333333334, 0.37916666666666665)
 sample -5000,no of columns-5050,accuarcy of br -(0.372, 0.434),accuarcy of cc -(0.464, 0.47333333333333333),accuarcy of lp -(0.44733333333333336, 0.32266666666666666),no of columns-1800,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.502, 0.422),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.4666666666666667, 0.47733333333333333),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.4533333333333333, 0.32266666666666666)
 sample -6000,no of columns-5785,accuarcy of br -(0.4022222222222222, 0.4338888888888889),accuarcy of cc -(0.53, 0.42944444444444446),accuarcy of lp -(0.48, 0.26722222222222225),no of columns-1800,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.5622222222222222, 0.41055555555555556),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.53, 0.42444444444444446),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.4772222222222222, 0.2688888888888889)
 sample -7000,no of columns-6412,accuarcy of br -(0.38904761904761903, 0.39095238095238094),accuarcy of cc -(0.5485714285714286, 0.44095238095238093),accuarcy of lp -(0.47619047619047616, 0.43047619047619046),no of columns-2000,accuarcy of binaryrelevance_pca -(0.5009523809523809, 0.42238095238095236),accuarcy of classifier_chains_pca -(0.5485714285714286, 0.43333333333333335),accuarcy of labelpowerset_pca -(0.47, 0.42857142857142855)