1 導入實驗所需要的包 2 加載數據 3 讀取數據 4 定義模型 5 定義訓練模型 6 獲取k折交叉驗證某一折的訓練集和驗證集 7 K折交叉驗證 8 訓練模型 ...
導入實驗所需要的包 加載數據 讀取數據 定義模型 定義訓練模型 獲取k折交叉驗證某一折的訓練集和驗證集 K折交叉驗證 訓練模型 繪制損失函數圖 繪制損失表格 ...
2021-11-05 15:41 0 867 推薦指數:
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,或者通過這個指標來調參優化選用的模型。 對於分類、回歸、聚類等,分別有各自的 ...
目錄 1 二分類模型評估 1.1 混淆矩陣 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小結 ...
ROC的介紹可以參考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一張wiki上的圖片: ...
二分類問題的交叉熵 在二分類問題中,損失函數(loss function)為交叉熵(cross entropy)損失函數。對於樣本點(x,y)來說,y是真實的標簽,在二分類問題中,其取值只可能為集合{0, 1}. 我們假設某個樣本點的真實標簽為yt, 該樣本點取yt=1的概率為yp ...
關於交叉熵,信息熵等推導,已經有很多博客詳細講解了,這里就不再贅述了。本文要理清的是一個很初級的問題:二分類交叉熵和多分類交叉熵有沒有統一的形式? 我們常見的二分類交叉熵形式如下: 而多分類的交叉熵為: 絕大多數教程,都是先以二分類作為特例,講解交叉熵,然后再推到多分類交叉熵 ...
二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景,如對於借貸問題,我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析,判斷是否進行借貸;對於一封郵件,根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...