一、任务区分多分类分类任务：在多分类任务中，每个样本只能被分配到一个类别中。换句话说，每个样本只有一个正确的标签。例如，将图像分为不同的物体类别，如猫、狗、汽车等。多标签分类任务：在多标签分类任务中，每个样本可以被分配到一个或多个类别中。换句话说，每个样本可以有多个正确的标签。例如，在图像标注任务中，一张图像可能同时包含猫和狗，因此它可以同时被分配到 "猫" 和 "狗" 这两个标签。二、sklea
机器学习入门——直接调用sklearn实现几种简单算法 刚学习机器学习，希望大佬们勿喷，望指点 几种分类算法针对鸢尾花数据的分析1. LR线性回归分类算法# 引入数据集，sklearn包含众多数据集from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear
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2024-09-10 14:48:23
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上一篇博文介绍了使用imageai通过五行代码来实现图像分类的问题，如果不使用imageai，使用keras和tensorflow如何灵活的训练图片多分类问题呢，其实imageai也是基于keras api封装的图像识别库。 python，tensorflow，keras等库的安装参见上一篇博文的环境搭建部分：开发环境搭建 &nbs
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2024-06-04 08:30:29
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# 多分类 AUC 的概念与实现
## 引言
在机器学习中，创建能够准确分类的模型是至关重要的。对于二分类问题，我们常用的评估指标有准确率、精确率、召回率等。然而，在多分类问题中，这些指标就显得不够直观。此时，多分类 AUC（Area Under Curve）成为一种有效的评估方法。本文将探讨多分类 AUC 的概念，并通过 Python 实现一个简单的示例。
## 多分类 AUC 的概念
占坑~初学习，为了能以后更灵活的为自己所用，而不是想当然的去理解的话，一定要通过debug切实的看一看：1、程序运行的逻辑 2、单步执行时各变量的内容，变化 等等，我个人认为这是一种积累，一定会有帮助的。加油！~完整程序及相关原理见第九节 实践篇 手写数字图像多分类1、 inputs和targetdef train(epoch):
running_loss = 0.0
for ba
1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类auc的用法用法：计算aucsklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)[source])输入参数（
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2024-01-10 17:24:59
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在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。 1，TP / FP / TN / FN下表表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，把不属于当前类的都认为是负例），表中的四个参数均用两个字母表示，第一个字母表示判断结果正确与否（正确用T（
多分类AUC ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）是用于评估多分类模型性能的一种指标。在Python中实现多分类AUC ROC需要经过一系列的步骤，下面我将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据集] --> B[数据预处理]
原创
2024-01-11 06:36:29
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1、sklearn数据集1.1 数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分 训练数据：用于训练，构建模型 测试数据：在模型检验时使用，用来评估模型是否有效1.1.1 sklearn数据集划分APIsklearn.model_selection.train_test_split功能将数组或矩阵拆分为随机的训练子集和测试子集 。输入和输出输入：1、arrays: 具有相同长度的可索引序列，x-y的
具体算法公式啥的这里就不赘述啦，大家就自行学习理解叭，我们今天主要是说如何使用sklearn包来实现GBDT以及简单的调参演示，话不多说上代码~1、导入各种包import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_select
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2024-03-27 09:39:03
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系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logistic regression机器学习笔记——多层线性（回归）模型 Multilevel (Linear Regression) Model深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader深度学习笔记——pytorch
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了丰富的功能和库，可以用于解决各种机器学习问题。本文将介绍如何使用R语言计算多分类AUC（Area Under Curve）。
## 1. 理解AUC
在开始之前，让我们先了解一下AUC是什么。AUC是一种用于衡量模型预测能力的指标，它表示分类器输出的正样本得分高于负样本得分的概率。AUC的取值范围是0到1，数值越高表示分类器的性能越好。
原创
2024-01-03 13:00:58
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# 使用Python的Scikit-learn进行多分类任务
随着机器学习的发展，多分类任务在各种应用中变得越来越常见，如文本分类、图像识别等。Python的Scikit-learn库提供了丰富的工具和算法，帮助我们解决多分类问题。本文将通过代码示例介绍如何使用Scikit-learn进行多分类任务，并提供一些相关的可视化图表。
## 什么是多分类任务？
多分类任务是指在给定输入数据的情况下
Gradient boosting decision tree（使用的基分类器是CART回归树，不适用CART分类树）介绍：首先gbdt 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。GBDT训练过程gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高
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2024-03-06 23:04:14
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前面我们已经介绍了不平衡数据集中二元分类问题下的多个度量指标，例如：精度、召回率等。但是在现实生活中，我们要解决的问题往往是多分类问题，那对于多分类问题我们应如何利用这些度量，则是本篇文章要解决的问题。多分类问题下的准确率、精度、召回率、F1值 我们一共
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2024-03-12 06:57:29
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文章目录准确率（accuracy）aucaverage_precision平衡准确率（balanced accuracy）brier_score_loss Brier分数损失class_likelihood_ratios 二元分类的正似然比和负似然比classification_report 主要分类指标报告cohen_kappa Cohen的kappaconfusion_matrix 混淆矩阵
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2024-01-28 02:46:34
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1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据6 模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型，本章节内容主要描述如何运行分类算法进行模型训练，这也是机器学习的核心内容，主要是使用TensorFlow的tf.keras
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2024-03-22 14:08:04
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看了好几次这个loss了，每次都容易忘，其他的博客还总是不合我的心意，所以打算记一下：先说二值loss吧，即二分类问题 一、二分类直接解释：假设有两个类0，1。我们需要做的就是，使得属于0类的训练样本x经过网络M(x)之后的输出y尽可能的靠近0，相反则使得属于1类的训练样本x经过网络M(x)之后的输出y尽可能的靠近1。分析上面这个公式，我们训练网络的直接手段当然是采用梯度下降法使得Los
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2023-11-28 08:19:49
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Logistic回归模型的构建Logistic回归模型是一种非线性的回归模型，但与线性回归模型有关。它相当于二分类的回归。常用的模型评价方法混淆矩阵即真实的分类与预测的分类构建的矩阵。用来判断模型的准确程度。ROC曲线对于R语言来说，绘制ROC曲线，可以使用pROC包中的roc函数和ggplot包中的geom_area函数。K-S曲线是另一种评估模型的可视化画法。Logistic回归模型的应用gl
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2022-01-24 15:53:27
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adaboost 用于声纹128分类将训练样本集中的某一类当成一类，其他的所有类当成另外一类，像上面的5类，我把最中间的一类当成是第一类，并重新赋予类标签为1， 而把四周的四类都认为是第二类，并重新赋予类标签维-1，好了现在的问题是不是就是二分类问题了？是的。那二分类好办，用之前的任何一个算法处理即可。好了，这是把最中间的当成一类的情况下建立的一个分类器。同理，我们是不是也可以把四周任何一类自成一
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2024-10-28 09:55:16
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