提高深度學習分類模型准確率方法
原博客搬移到：https://blog.csdn.net/u013171226/article/details/107680320 ...
原文：提高分類准確率的技術——組合分類
組合分類方法簡介 基本思想：組合分類把k個學習得到的模型 或基分類器 M ，M ， ，Mk組合在一起，旨在創建一個改進的復合分類器模型M 。使用給定的數據集D創建k個訓練集D ，D ， ，Dk，其中Di用於創建分類器Mi。現在給定一個待分類的新數據元組，每個基分類器通過返回類預測進行投票。組合分類器基於基分類器的投票返回類預測。 目前常用的組合分類器有：裝袋 提升和隨機森林。下面就對這三種分類器 ...
2015-06-22 15:23 0 2186 推薦指數：
相關推薦
分類器的組合算法提升准確率概要
分類器提升精確度主要就是通過組合，綜合多個分類器結果，對最終結果進行分類。 組合方法主要有三種：裝袋（bagging），提升（boosting）和隨即森林。 裝袋和提升方法的步驟： 1，基於學習數據集產生若干訓練集 2，使用訓練集產生若干分類器 3，每個分類器進行預測，通過簡單 ...
keras如何求分類問題中的准確率和召回率
https://www.zhihu.com/question/53294625 由於要用keras做一個多分類的問題，評價標准采用precision，recall，和f1_score；但是keras中沒有給出precision和recall。同時，keras中的f1_score ...
分類器評估方法：准確率和混淆矩陣
注：本文是人工智能研究網的學習筆記 准確率 accuracy_score：函數計算分類准確率，返回被正確分類的樣本比例（default）或者是數量（normalize=False） 在多標簽分類問題中，該函數返回子集的准確率，對於一個給定的多標簽樣本，如果預測得到的標簽集合與該樣本 ...
分類的性能評估：准確率、精確率、Recall召回率、F1、F2
AdaBoost precision recall f1-score support 0 0.83 0.85 0.84 ...
分類指標准確率(Precision)和正確率(Accuracy)的區別
的選擇，如何選擇分類，如何評價一個分類算法的好壞，前面關於決策樹的介紹，我們主要用的正確率（accur ...
分類指標准確率(Precision)和正確率(Accuracy)的區別
，如何選擇分類，如何評價一個分類算法的好壞，前面關於決策樹的介紹，我們主要用的正確率（accuracy ...