多分类任务(假设共有n类)有2种情况： 1. 对于每个样本来说，只属于n个类别中的某一类。 2. 对于每个样本来说，可能属于n个类别中的m个类。（这种分类任务叫做 多标签分类） 对于第1种，训练过程中可以直接用 作为损失函数训练 ...

sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO） 1、OVR和OVO是针对一些二分类算法（比如典型的逻辑回归算法）来实现多分类任务的两种最为常用的方式，sklearn中专门有其调用的函数，其调用过程如下所示： 实现结果如下所示： ...

1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集和读取数据 3 定义模型参数 4 定义模型 第一种：定义一个有 三层 的前馈神经网络 ...

今天我将讨论如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。它告诉我们有多少数据点被正确预测，哪些数据点没有被正确预测。对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类 ...

Sklearn中的召回度和精准度函数 　　在上一篇博文中已经介绍过了精准度和召回度的定义，以及该如何利用混淆矩阵来进行计算。这一章节将会利用sklearn的包来直接计算出分类（多分类和二分类）的召回度和精准度。主要是采用sklearn.metrics中的classification_report ...

  今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。   对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考 ...

1 导入需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 初始化模型参数 4 手动实现dropout 设丢弃概率为$p$，那么有$p$ 的概率 $ ...

1 导入所需要的包 2 下载MNIST数据集 3 读取数据 4 初始化参数+定义隐藏层的激活函数 5 定义模型 6 定 ...