多分類任務(假設共有n類)有2種情況： 1. 對於每個樣本來說，只屬於n個類別中的某一類。 2. 對於每個樣本來說，可能屬於n個類別中的m個類。（這種分類任務叫做 多標簽分類） 對於第1種，訓練過程中可以直接用 作為損失函數訓練 ...

sklearn中實現多分類任務（OVR和OVO） 1、OVR和OVO是針對一些二分類算法（比如典型的邏輯回歸算法）來實現多分類任務的兩種最為常用的方式，sklearn中專門有其調用的函數，其調用過程如下所示： 實現結果如下所示： ...

1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集和讀取數據 3 定義模型參數 4 定義模型 第一種：定義一個有 三層 的前饋神經網絡 ...

今天我將討論如何在多分類中使用混淆矩陣評估模型的性能。 什么是混淆矩陣？ 它顯示了實際值和預測值之間的差異。它告訴我們有多少數據點被正確預測，哪些數據點沒有被正確預測。對於多分類來說，它是一個 N * N 矩陣，其中 n 是編號。輸出列中的類別，也稱為目標屬性。一二分類任務中包含了 2 個類 ...

Sklearn中的召回度和精准度函數 　　在上一篇博文中已經介紹過了精准度和召回度的定義，以及該如何利用混淆矩陣來進行計算。這一章節將會利用sklearn的包來直接計算出分類（多分類和二分類）的召回度和精准度。主要是采用sklearn.metrics中的classification_report ...

  今天晚上，筆者接到客戶的一個需要，那就是：對多分類結果的每個類別進行指標評價，也就是需要輸出每個類型的精確率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。   對於這個需求，我們可以用sklearn來解決，方法並沒有難，筆者在此僅做記錄，供自己以后以及讀者參考 ...

1 導入需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 初始化模型參數 4 手動實現dropout 設丟棄概率為$p$，那么有$p$ 的概率 $ ...

1 導入所需要的包 2 下載MNIST數據集 3 讀取數據 4 初始化參數+定義隱藏層的激活函數 5 定義模型 6 定 ...