對於二分類問題，precision，recall，auc，f1_score的計算原理都比較熟悉，但是多分類問題的計算還是有一點小小的區別，在使用sklearn.metrics的時候需要注意一下； 對於sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

1、什么是多分類？ 參考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 針對多類問題的分類中，具體講有兩種，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分類任務中 ...

，而且會得出錯誤的結論。 最近恰好在做文本分類的工作，所以把機器學習分類任務的評價指標又過了一遍。本文將 ...

0、概述 點擊這里查看sklearn官方文檔 sklearn.metrics模塊實現了幾個損失、得分和效用函數來衡量分類性能； 關於數據集： 為了訓練分類模型，一般需要准備三個數據集：訓練集train.txt、驗證集dev.txt、測試集test.txt。 訓練集：用來訓練模型 ...

  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 ...

Softmax回歸多分類網絡（PyTorch實現） 雖然說深度學習的教程已經爛大街了，基礎理論也比較容易掌握，但是真正讓自己去實現的時候還是有一些坑。一方面教程不會涉及太多具體的工程問題，另一方面啃PyTorch的英文文檔還是有點麻煩。記錄一下，就當是作業報告了。 獲取數據集 首先導入所需 ...

以下內容都是針對Pytorch 1.0-1.1介紹。 很多文章都是從Dataset等對象自下往上進行介紹，但是對於初學者而言，其實這並不好理解，因為有的時候會不自覺地陷入到一些細枝末節中去，而不能把握重點，所以本文將會自上而下地對Pytorch數據讀取方法進行介紹。 自上而下理解三者 ...