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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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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（
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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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
# 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
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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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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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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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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目录前言混淆矩阵ROC曲线AUC定义AUC计算总结前言AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和logloss基本上是最常见的模型评价指标。为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢？因为很多机器学习的模型，对分类问题
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2024-10-23 14:21:00
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本篇主要内容：ROC曲线、多分类混淆矩阵ROC曲线ROC全称是Receiver Operation Characteristic Curve，它描述的是TPR和FPR之间的关系。ROC曲线TPR(True Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为1，真实值也为1中预测正确的比例，TPR其实就是Recall。FPR(False Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为
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2024-08-26 13:18:39
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列表是python中非常常用的一个数据结构，它的语法如下： [item1, item2, item3, …] 由中括号将所有列表元素括起来，不同的元素之间通过逗号分隔。 列表中的元素item，支持几乎所有类型的数据，并且同一个列表中的所有元素可以是不同的数据类型。所以列表使用起来会非常灵活。用过C语言数组结构的同学应该知道，数组结构只能存储同一类型的元素，比如整型数组、字符串数组等等。另
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2024-10-02 07:39:23
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# 决策树多分类问题AUC计算Python实现指南
## 概述
在机器学习中，决策树是一种常用的分类算法，可以处理多分类问题。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现决策树多分类问题的AUC（Area Under Curve）计算。AUC是评估分类模型性能的重要指标之一，它代表了模型的预测准确率。
## 流程
下面是实现决策树多分类问题AUC计算的流程图：
```mermaid
fl
原创
2024-02-25 07:28:50
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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 引言在这一篇文章中，将讨论一种被广泛使用的分类算法—决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。2 决策树介绍决策树是一种机器学习的方法，决策树的生成算法有ID3, C4.5 和 C5.0 等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结
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2023-10-12 07:47:43
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ROC曲线和AUCROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC是现在分类模型，特别是二分类模型使用的主要离线评测指标之一。相比于准确率、召回率、F1等指标，AUC有一个独特的优势，就是不关
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
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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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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