多标签分类可以理解为多个二分类任务的结合,模型需要为数据做出多个“是\否”的判断 多标签数据难以绘制多类别混淆矩阵,但可以绘制多个二分类混淆矩阵 有的刚接触多标签、多分类的同学可能会尝试为多标签分类任务绘制混淆矩阵,但是尝试后经常会发现错误的类别不知道该画到哪个格子里,漏检的数据很可能在矩阵中无处安放; 想要尝试绘制混淆矩阵因为这些标签可能在含义
垃圾邮件识别、微商广告识别,黄赌毒内容识别、医学中的疾病诊断。 二、评价指标? 评价指标是针对将相同的数据,输入不同的算法模型,或者输入不同参数的同一种算法模型,而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 不同的机器学习任务,有不同的评价指标。 本文重点说明分类任务的评价指标。 三、举个例子:好瓜检测仪 假设...
目标明确:在分类任务中,机器学习模型的目标是将输入数据分为不同的类别或标签。 输出离散值:分类任务的输出通常是离散值,二分类需设定正类。 评估指标:常用的评估指标包括混淆矩阵、AUC值、准确率、精确率、召回率、F1分数等,用来衡量模型在分类任务中的性能。 类别不平衡:在实际应用中,分类任务中经常会遇到类别不...
分类任务是计算机视觉的基础,它的任务是将图像分类到预定义的类别中。比如,给定一张图片,分类任务能够识别出这是一只猫还是一只狗。这类任务都是需要分类模型进行判断。分类模型的目标是识别去给定输入图像的类别。这类模型输出一个概率分布,表示输入数据属于每个类别的可能性。 例如,一个图像分类模型可能会识别出图片...
1.1 分类任务 1.2 聚类任务 1.3 回归任务 2. 分类任务离线评估指标 2.1 混淆矩阵 2.2 ROC曲线与AUC指标 前言:知乎上已经有很多文章介绍AUC、召回率和准确率等指标了,但更多只是从计算公式来讲解,并没有结合工作中实际的业务场景。一上来就介绍指标计算,并没有给到读者一个对于机器学习任务离线效果评估指标体系的整...
二分类 多类别分类 多标签分类 不平衡分类 让我们依次深入研究。 二分类 二分类是指具有两个类别标签的分类任务。 示例包括: 电子邮件垃圾邮件检测(是否为垃圾邮件)。 用户的流失预测(流失与否)。 用户的转化预测(购买或不购买)。 通常,二分类任务包含一个属于正常状态的类别和另一个属于异常状态的类别。
分类任务(Clarification)很好理解,就是对输入图片进行分类(具体可选类别需要事先确定)。分类任务是其他CV任务的基础。例如下图输入一张猫的图片,网络输出这张图片是猫的概率。 检测任务(Detection)是检测出图片中的物体位置,一般需要进行画框。比如下图中把人、羊,还有狗都框出来了,具体来说,网络需要输出框的坐标。
例如,将图像分为动物、植物、风景等类别,或者更具体地,将动物图像进一步分类为猫、狗、鸟等不同的物种。 2. 文本分类:在自然语言处理中,分类任务可用于对文本进行分类。例如,将新闻文章分类为政治、体育、科技等不同的类别,或者将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 3. 情感分析:这是一种特殊的文本分类任务,...
6 分类任务 在这一讲中,我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务的。 6.1 前置知识 6.1.1 分类 如果只是二分分类,这种分类我们大可只用0或者1来表示,那么我们只需要采用sigmoid函数来修正为0或1即可(如果不懂后面会重新讲sigmoid函数),那如果是多种可能呢?
Mediapipe对象分类任务，输入可以是以下数据类型之一：静止图像解码后的视频帧现场视频直播 图像分类器输出一个类别列表，其中包含：类别索引：模型输出中类别的索引Score：该类别的置信度得分，通常是[0,1]中的概率类别名称（可选）：TFLite 模型元数据中指定的类别名称类别显示名称（可选）：TFLite 模型元数据中指定...