1、混淆矩阵2、准确率在数据集不平衡时，准确率将不能很好地表示模型的性能。可能会存在准确率很高，而少数类样本全分错的情况，此时应选择其它模型评价指标。3、精确率（查准率）和召回率（查全率）positive class的精确率表示在预测为positive的样本中真实类别为positive的样本所占比例；positive class的召回率表示在真实为positive的样本中模型成功预测出的样本所占比
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2024-02-23 07:05:26
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Pytorch学习笔记09——多分类问题在上一篇文章的糖尿病数据集当中，输出只有0和1俩种可能值。 P(y=0) = 1-P(y=1) 如何实现多分类问题？ 经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题： y1^hat属于第一类的概率是0.8， 不属于第一类的概率是0.2. y2^hat属于第二类的概率是0.9， 不属于第二类的概率是0.1. y3^hat属
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2023-09-02 07:29:01
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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
164阅读
KNN算法KNN算法类型:knn(k-Nearest Neighbors),K最近邻算法.属于有监督学习的分类和回归算法.KNN算法原理1.计算测试样本与训练集中所有样本之间的相似度(使用距离表征相似度.) 2.按照距离递增排序 3.选择与测试样本中距离最近的k个训练样本. 4.根据选择出的K个样本的标签,进行投票或平均 (投票为分类问题,求平均为回归问题).KNN算法的特点1.计算复杂度高(最初
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2023-06-30 17:34:25
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# Python多分类代码的科普
在机器学习领域，多分类问题是指将样本分类到多个类别中的一种情况。与二分类问题不同，多分类需要预测的类别数超过两个。Python作为机器学习常用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够有效地处理多分类问题。在这篇文章中，我们将深入探讨Python中的多分类代码，并通过实际示例来进行说明。
## 多分类任务的常见场景
多分类模型的应用场景非常广泛，例如：
- 图
目录 Unet训练序言开发环境一、准备自己的数据集二、修改训练文件三、修改测试文件四、计算测试集各类别mIoU Unet训练2015年，以FCN为基础改进得到了Unet网络。Unet结构简单，采用了编码-解码结构，编码器实现特征的提取，解码器进行上采样，并融合了不同尺度特征，实现精细分割。Unet代码 免费下载链接序言通常，Unet被普遍应用到医学图像的处理，实现病灶的分割，这里的分割一般只是针
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2023-09-11 12:50:19
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多分类问题用SoftMax分类器 要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用
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2023-10-20 19:40:14
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# 多分类中FAR（误报率）计算的Python实现
## 引言
在机器学习和计算机视觉领域，尤其是图像识别和自然语言处理任务中，分类模型的评估尤为重要。FAR（False Acceptance Rate，误报率）是评估模型性能的常用指标之一。虽然FAR通常用于二分类问题，但在多分类问题中也同样适用。本文将探讨如何计算多分类场景下的FAR，并通过Python代码示例进行演示。
## 什么是FA
原创
2024-08-23 03:26:00
229阅读
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（
混淆矩阵、查准率P和召回率R参加夏令营时候遇到过混淆矩阵、查准率和召回率的计算方法的问题，今天看书又回顾到这个概念，个人觉得对这个概念还是需要有非常清醒的认识的，做个记录。二分类的混淆矩阵假设正例为我有病，那反例就是我没病。 TP就是，我有病，判断有病。 FN就是，我有病，但是没判断出来，觉得我没病。 FP是，我没病，但是判断我有病。 TN是，我没病，判断的也是我没病，判断的是正确的。真实情况\预
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2023-10-11 19:06:02
217阅读
# Python 多分类预测示例
在机器学习的领域，多分类预测是一项常见的任务。它的目标是将输入数据分类到多个类别中，而不仅仅是二分类（如是/否）。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 进行多分类预测，包括数据预处理、特征选择、模型训练等步骤，并以代码示例进行详细说明。
## 1. 多分类问题概述
多分类问题通常出现在如下场景中：
- 图像识别（如识别手写数字）
- 自然语言处理（如
原创
2024-10-24 03:48:45
80阅读
# 利用 Python 实现 11 分类任务
本文将指导你如何使用 Python 实现一个简单的 11 分类任务。我们将会使用常用的机器学习库 Scikit-learn，借助其便捷的 API，来构建一个多分类模型。
## 流程概述
我们所要进行的操作可以整理成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-10-24 03:50:14
11阅读
# 多分类问题及其Python实现
## 引言
在机器学习领域，多分类问题是指将样本分为多个类别的一类任务。与二分类问题不同，多分类问题需要解决样本可能属于多个类别中的一个或多个。在许多应用场景中，如图像分类、文本分类等，都会遇到多分类问题。本文将通过示例代码演示如何使用Python来构建一个多分类模型，同时结合流程图和类图加深对整个过程的理解。
## 多分类问题的定义
多分类问题的主要特
最近在开发一个基于Unet的剪枝模型，于是从论文到代码把Unet撸了一遍。本篇是基于Pytorch的Unet开源实现，复现Kaggle上的一个算法竞赛“ Carvana Image Masking Challenge”。源码地址：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet原始论文地址：U-Net: Convolutional Networks for
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2023-07-17 21:56:06
260阅读
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
63阅读
# Python多分类中的TPR计算
在机器学习中，尤其是在多分类问题的处理上，模型的评估指标非常重要。其中，真阳性率（True Positive Rate，TPR）是一个常用的性能衡量标准。TPR，也称为召回率（Recall），用于表示被正确分类的正样本占所有实际正样本的比例。本文将通过 Python 代码示例来介绍如何在多分类场景中计算 TPR，并给出一些相关的概念。
## 一、TPR的定
原创
2024-10-15 06:22:52
58阅读
# Python 多分类问题计算 ROC 曲线
在机器学习领域，多分类问题是一个常见的任务。与二分类问题不同，多分类问题需要我们处理多个类别的分类问题。这使得对模型性能的评估变得更加复杂。ROC（接收者操作特征曲线）通常用于二分类问题，但我们可以通过某些方法将其扩展到多分类场景。本文将深入探讨如何在 Python 中实现这一过程，并提供相应的代码示例。
## 什么是 ROC 曲线？
ROC
原创
2024-09-08 05:01:49
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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
AdaBoost：Adaptive Boosting（自适应提升），是Boosting系列算法的典型代表。AdaBoost简单来讲，就是多个弱分类器，可能基于单层决策树，也可能基于其他算法；前一个弱分类器得到一个分类结果，根据它的错误率给这个分类器一个权重，还要更新样本的权重；基于这个权重矩阵，再去训练出下一个弱分类器，依次循环，直到错误率为0或者收敛，就得到了一系列弱分类器；将这些弱分类器的结果
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2024-01-31 11:15:15
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文章目录一瞥图形介绍重要概念混淆矩阵延伸出的各个评价指标关键术语 图形介绍同样的道理，这里我们采用recall来计算模型的好坏，也就是说那些异常的样本我们的检测到了多少，这也是咱们最初的目的！这里通常用混淆矩阵来展示。混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。 混淆矩阵适用于包含多个分类器的问题，本文为了让读者理
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2023-12-18 19:54:47
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