二分类,label就是1或者0, 多分类label大于1,多标签分类,label是二维的数组也分为binary和multi class 二分类主要用logloss,配合sigmoid,多分类主要用cross entropy Loss,配合softmax 多分类和binary的多标签都可以用sklearn中的工具来完成label转换 多标签之外还有multi-task任务,浅浅来看,多标签还是同样的损失函数,而...
我的建议是,采用Kears中的命名方法,对于二分类的交叉熵损失函数称之为“二分类交叉熵损失函数(binary_crossentropy)”,对于多分类的交叉熵损失函数称之为“多类别交叉熵损失函数(categorical_crossentropy)”。 在Kears 中也有提示(注意: 当使用categorical_crossentropy损失时,你的目标值应该是分类格式 (即,如果你有...
评价方法分为两大类:一、基于标签上的度量 二、基于样本上的度量 基于标签上的度量:同多分类一样,在每一个标签上计算 Accuray、P、R、F…… 基于样本上的度量:又分为基于分类的度量、基于排序的度量 基于分类的度量:Subset Accuracy、Hamming Loss、Accuracy exam、Precision exam、Recall exam、Fβexam…… 基于...
1、定义: 多分类是预测结果有多个类别的分类问题,类别数大于两个。 2、原理: 特征选择:与二分类类似,选择有助于区分多个类别的特征。 模型训练:使用训练数据集来训练模型,使其能够识别多个类别之间的边界。 决策边界:模型学习到的能够区分多个类别的边界,可能比二分类更复杂。 3、算法: 多类逻辑回归(Multinomial ...
二分类和多分类问题的评价指标总结 1、二分类评价指标 准确率,精确率,召回率,F1-Score, AUC, ROC, P-R曲线 1.1 准确率(Accuracy) 评价分类问题的性能指标一般是分类准确率,即对于给定的数据,分类正确的样本数占总样本数的比例。 注意:准确率这一指标在Unbalanced数据集上的表现很差,因为如果我们的正负样本数目...
二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类:表示分类任务中有两个类别,比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说,训练一个分类器,输入一幅图片,用特征向量x表示,输出是不是猫,用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。 多类分类
百度试题 结果1 题目30. 分类任务有:二分类,多分类,多标签分类A. 正确B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 一般来说可以概括为:在二分类的时候二者是“等价的”对于多类别分类任务,通常用Softmax对于多标签分类任务,通常用Sigmoid。4.1 二分类问题。反馈 收藏 ...
百度试题 结果1 题目二分类、多分类都属于分类任务。正确错误 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
结论：二分类和多分类是分类任务中的两种基本类型，它们的区别主要在于分类的类别数量和标签性质。理解这些区别有助于我们选择合适的算法来处理不同类型的问题。二分类任务仅涉及两个类别，例如识别猫或非猫，每个样本对应一个单一标签。相反，多分类任务面对多个类别，如对水果进行区分，每个样本仍只有一个...
一、逻辑回归:二分类 1.1 理解逻辑回归 我们把连续的预测值进行人工定义,边界的一边定义为1,另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成了分类问题。 如上图,我们把连续的变量分布压制在0-1的范围内,并以0.5作为我们分类决策的边界,大于0.5的概率则判别为1,小于0.5的概率则判别为0。