对于二分类问题，precision，recall，auc，f1_score的计算原理都比较熟悉，但是多分类问题的计算还是有一点小小的区别，在使用sklearn.metrics的时候需要注意一下； 对于sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

1、什么是多分类？ 参考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中 ...

，而且会得出错误的结论。 最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将 ...

0、概述 点击这里查看sklearn官方文档 sklearn.metrics模块实现了几个损失、得分和效用函数来衡量分类性能； 关于数据集： 为了训练分类模型，一般需要准备三个数据集：训练集train.txt、验证集dev.txt、测试集test.txt。 训练集：用来训练模型 ...

  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 ...

Softmax回归多分类网络（PyTorch实现） 虽然说深度学习的教程已经烂大街了，基础理论也比较容易掌握，但是真正让自己去实现的时候还是有一些坑。一方面教程不会涉及太多具体的工程问题，另一方面啃PyTorch的英文文档还是有点麻烦。记录一下，就当是作业报告了。 获取数据集 首先导入所需 ...

以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。 自上而下理解三者 ...