# 实现 Python 多分类指标
## 概述
在机器学习领域，评估模型的性能是非常重要的一部分。其中，多分类指标可以帮助我们评估模型在多个类别上的表现，比如准确率、精确率、召回率等。在本文中，我将帮助你了解如何在 Python 中实现多分类指标。
## 流程概述
以下是实现 Python 多分类指标的一般步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导
原创
2024-07-06 03:25:19
36阅读
# 多分类问题中的指标分析与评估
在机器学习中，多分类问题是指将样本分类到多个类别中的一种任务。常见的应用场景包括文本分类、图像识别等。在解决多分类问题时，评估模型性能的指标至关重要。本文将介绍一些主要的多分类指标，并提供Python代码示例。
### 常见的多分类评估指标
1. **准确率（Accuracy）**：正确分类的样本数量与总样本数量之比。
2. **精确率（Precision）
必选的意思是，有几个参数就传递几个参数，否则报错#正确的代码
def sum(a,b):
sum = a+b
print(sum)
pass
pass
sum(10,20)
#结果
30#错误的代码
def sum(a,b):
sum = a+b
print(sum)
pass
pass
sum(10)
#报错如
简介《【NLP】多标签分类》主要介绍利用三种机器学习方法和一种序列生成方法来解决多标签分类问题（包含实验与对应代码）。共分为上下两篇，上篇聚焦三种机器学习方法，分别是：Binary Relevance (BR)、Classifier Chains (CC)、Label Powerset (LP)，下篇聚焦利用序列生成解决多标签分类方法，将使用Transformer完成该任务。本文共分为5节，第一节
多标签分类任务损失函数 在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。BCEWithLogitsLoss与CrossEntorpy的不同之处在于计算样本所属类别概率值时使用的计算函数不同： 1）CrossEntorpy使用softmax函数，即将模型输出值作为softmax函数的输入
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2023-11-08 16:32:26
247阅读
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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文章目录混淆矩阵回顾Precision、Recall、F1回顾多分类混淆矩阵宏平均（Macro-average）微平均（Micro-average）加权平均（Weighted-average）总结代码 混淆矩阵回顾若一个实例是正类，并且被预测为正类，即为真正类，TP（True Positive）若一个实例是正类，但是被预测为负类，即为假负类，FN（False Negative）若一个实例是负类，
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2024-01-02 10:47:33
338阅读
#RNN 循环神经网络
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.set_random_seed(1) # set random seed
# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot
在本教程中，我们将介绍一些简单而有效的方法，您可以使用这些方法来构建强大的图像分类器，仅使用极少数的训练实例 - 只需从您想要识别的每个类别中挑选几百或几千张图片即可。我们将会涵盖以下内容：从零开始训练一个小网络（作为基准）使用预训练网络的bottleneck features微调预训练模型的顶层这会涵盖到以下几个Keras特征：fit_generator：用于使用Python数据生成器来训练ke
分类模型效果评估评估标准：AccuracyPrecisionRecalF ScoreROC curve以鸢尾花数据集为例子，我们用PCA（主成分回归法）（重点展示效果评估这一块，所以暂时只用这一方法选择特征）绛维，然后进行建模，最后对模型的效果进行评估。import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import
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2024-09-19 15:12:56
82阅读
根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
68阅读
原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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一、面对一个多分类问题，如何设计合理的损失函数呢？
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2024-03-14 14:37:30
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分类模型的评价标准 目录分类模型的评价标准1.混淆矩阵概念2.准确率3.召回率(较多使用)4.精确率5. f1_score：精确率和召回率的调和平均数6. AUC 如果对一个事物进行好坏的评价，一定是在指定场景下，使用符合该场景相关的评价标准对其进行好坏的评价分类模型的评价有如下几种方式准确率精准率召回率f1_score
auc曲线1.混淆矩阵概念在分类任务中，预测结果（Predict Condi
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
126阅读
# 多分类的分类器python实现
## 引言
本文将教给刚入行的开发者如何实现一个多分类的分类器python。我们将使用一种常见的机器学习算法——逻辑回归，来实现这个分类器。
## 流程概述
下面的表格展示了整个实现多分类分类器的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 准备需要用于训练和测试的数据集 |
| 2. 特征工程 | 对数据进行特征提取
原创
2024-01-27 07:41:44
51阅读
Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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说在前面 这篇博客主要介绍怎么解决多分类问题？下面我们解决多分类问题的时候会用到 Softmax Classifier，下面我们就来看看 Softmax 分类器怎么解决多分类问题的以及我们如何实现。 上一篇博客我们对糖尿病数据集进行了二分类，我们最后输出的是 的概率和 但实际上，我们还介绍了一些其他数据集，比如 MNIST（手写数字），这个数据集的分类一共有 10 类（分
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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其实这个比赛早在19年的时候就结束，比赛名为《Understanding Clouds from Satellite Images》，原来的任务其实不仅要识别出来类型还要能够分割出来具体的区域，这里我只是基于这个卫星云数据集来实践多标签分类模型，所以分割就留给以后有时间在做了。 官方地址在这里
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2024-02-23 10:44:43
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