标签为某个分类域，定义一组标签需要同时确定标签内的类别数量，分类时在标签内的类别是互斥但必须选择一个的
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。
之前我们讨论的问题都是二分类居多，对于二分类问题，我们若求得p(0)，南无p(1)=1-p(0)，还是比较容易的，但是本节我们将引入多分类，那么我们所求得就转化为p(i)(i=1,2,3,4…)，同时我们需要满足以上概率中每一个都大于0；且总和为1。
今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 言归正传，步入正题！首先我们需要进行数据集的下载，也可以按照系列二中介绍的方法下载数据集，因为该数据集比较大，代码中下载比较费时，所以我给大家下载好了，直接公众号回复“mnist”，即可网盘下载。在进行分类之前，我们第一步是需要了解数据集，一起看一下数据集中都有些什么吧。 1. MNIST数据集 首
前面三个系列我们分别从机器学习入门，洞悉数据，已经数据预处理，回归建模等方面进行了系统的学习。 今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 1. MNIST数据集 首先我们通过scipy中的loadmat方式加载数据集，如下： 可以看出，该数据集中主要有两部分内容，data和label，通过shape查看data可知，该数据集中有7000
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
表示真正类（True Positive）的样本数，即被分类器正确预测为正类的样本数；
代谢组学是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有代谢产物同时进行定性定量分析的学科，被广泛用于揭示小分子与生理病理效应间的关系。目前，代谢组学已经被应用于药物开发的各个阶段（如药物靶标识别、先导化合物发现、药物代谢分析、药物响应和耐药研究等）。基于代谢组学的高性价比特性，它被药学领域的研究者给予了厚望，有望加速新药开发的进程。然而，代谢组领域还面临着严重的信号处理与数据分析问题，对其在新药研发中的应用构成了巨大挑战。为了有效消除由环境、仪器和生物因素所引入的不良信号波动，就需要开发针对代谢组信号系统优化的新方法，为不同组学研究量身定制最优的数据分析策略。
混淆矩阵是一个用于可视化分类模型性能的表格，它将模型的预测结果与实际标签进行比较。对于多分类问题，混淆矩阵的结构可能会略有不同，但基本思想相同。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍能够将二分类算法解决多分类任务的两种方法OvR和OvO，并通过sklearn封装的逻辑回归实现OvR和OvO，最后使用sklearn实现通用二分类算法的OvR和OvO。
在机器学习中，多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练，我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。
本文首发于知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/147663370
注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。
在当今信息时代，机器学习和人工智能已经渗透到了各行各业，成为推动科技和产业发展的重要驱动力。其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。同时，我们还将介绍逻辑回归的优缺点，帮助你更好地理解逻辑回归算法的特点和适用场景。
其中，TP(真正，True Positive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，False Positive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，True Negative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，False Negative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数。
既然要判断程度，就必然会用到能够描述“多少”的数值型指标。今天我们就要介绍几种分类模型最常用的评价指标。
【编者按】如我们之前的介绍，随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程，作者认为BigML比AmazonML、AzureML等更接近于SaaS，支持跨云导入数据是它的一个优势。以下为文章内容。 BigML提供一个建立和共享数据集和模型的管理平台 机器学习即服务（MLaaS）已经真实存在于云计算市场，而BigML的使命很简单明了：让机器学习更容易，更美妙，更加易于为所有人理解
In this recipe, we'll look at multiclass classification. Depending on your choice of algorithm,you either get multiclass classification for free, or you have to define a scheme for comparison.
在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标，区分了准确率和精确率的区别，并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
处理海量文档的分类是一个复杂而又重要的问题，因为在我实际编程应用中，文档可能包含大量的文本和信息。具体怎么操作，可以看下我们这样做。以下是选择和实现海量文档分类算法的一般步骤和建议：
近日，德睿智药与湖南大学团队在顶级期刊《Briefings in Bioinformatics》(IF:11.6)上发表研究论文“Learning spatial structures of proteins improves protein-protein interaction prediction”。蛋白质的空间结构与其功能特性密切相关，在预测蛋白质-蛋白质相互作用中增加蛋白质空间结构相关信息能潜在提高模型预测能力。本文提出TAGPPI模型，融合蛋白质序列特征与AlphaFold2预测的结构信息提高蛋白-蛋白相互作用预测精度。德睿智药团队负责了研究部分AI模型的开发与验证。
可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。
y = structures. 好像一个很大的多分类问题。 从数据中学习潜在的结构。 比如自然语言处理中，每个单词的词性组合很复杂几乎无穷，但是其中肯定是有某些结构的，你总不可能连续5个动词吧。
初入机器学习，无论是在书本上，还是在学习平台上，第一个介绍的就是监督学习，那么什么是监督学习呢？监督——顾名思义，把你“看着学习”，说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律，并且按照这种规律进行大量的学习，最后通过该规律进行预测或者分类。
摘要：之前广告行业中那些趣事系列2：BERT实战NLP文本分类任务(附github源码)，我们通过BERT构建了二分类器。这里根据实际项目需要使用BERT构建多标签标注模型，可通过一个模型识别多类标签，极大提升建模效率。实际项目中会根据业务需要同时使用二分类器和多标签标注模型完成文本识别任务。
机器学习主要用于解决分类、回归和聚类问题，分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类的类别）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作负类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别。
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization）
决策树:判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计 特点： 适用于小数据集，在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。 场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合； 适用数据范围： 数值型和标称型 CART分类
1、如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层。
意义：N为样本数量。公式表示为每一个真实值与预测值相减的平方去平均值。均值平方差的值越小，表明模型越好。 对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。但是对于分类问题，损失函数可能是坑坑洼洼的，很难找到最优解。故均方差损失函数适用于回归问题。
导读：上篇文章推荐算法｜FM模型python中介绍了如何用FM模型解决二分类问题，本次我们介绍FM模型与softmax结合，解决多分类问题的原理逻辑。
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
本文作者Dean Sublett是Kaggle大神Abhishek Thakur的迷弟，通过学习Abhishek的相关教程受益良多，因此，近期他在medium上撰文对相关自然语言处理的知识做了梳理总结。
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案，主要思想有三部分：1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Monotonic Network)对不同时间跨度LTV之间的有序依赖关系进行建模，解决现有模型对于跨度较长的LTV预估误差较大的问题；2.提出多分布多专家(MDME, Multi Distribution Multi Experts)模块，基于分而治之思想将整体数据分布拆分成多桶的数据子分布，解决LTV建模中数据复杂且分布不平衡问题；3.提出相对基尼系数，用于定量衡量模型拟合不平衡标签分布的能力。
最近分类问题搞的有点多，但对一些指标依旧有模糊的地方（虽然做了笔记）， 事实证明， 笔记笔记，没有进到脑子里呀。因此，我想着肯定有跟我一样半生半熟的小伙伴在分类指标这块依旧有迷惑，毕竟常用的几个大多数情况下就够用了， 这篇文章就主要讲一讲分类的评估指标。
本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，详细介绍回归和分类 （Regression And Classification）。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。
接触过 GPT 这样的大模型产品的同学应该都知道大模型的强大之处， 很多人都应该调戏过 GPT，跟 GPT 聊很多的天。 作为一个面向大众的对话机器人，GPT 明显是鹤立鸡群，在世界范围内还没有看到有能跟 GPT 扳手腕的存在。 也许很多人都认为 GPT 是非常强大的对话机器人了， 它学时丰富，什么领域内的问题都能回答。但其实就如我上一篇帖子中说道的， 虽然这种大模型看似什么问题都能回答，但其实它无法在特定领域内给出专业且精准的回答。比如我们问大模型宝马 5 系的发动机的设计细节，这个是不可能得到正确的答案的。 甚至我们问一个大模型苹果今天的股价是多少，它也是回答不出来的。 如下图：
对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。
一、Logistic回归简介 image.png image.png 二、Softmax回归 2.1、Softmax回归简介 image.png 2.2、Softmax回归的代价函数 image.png 2.3、Softmax回归的求解 image.png image.png 5、Softmax回归中的参数特点 image.png image.png 5、Softmax与Logistic回归的关系 image.png 6、多分类算法和二分类算法的选择 有人会觉得对于一个多分类问题，可以使用多个二分类来完成
逻辑回归（Logistic Regression）是一种常见的机器学习算法，它被广泛应用于分类问题。在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，逻辑回归是一种简单而有效的算法，可以用于许多应用领域，如医疗、金融、电商等。本文将详细介绍AI人工智能逻辑回归的原理、优缺点、应用场景和实现方法。
分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题，目前有琳琅满目的方法来完成分类。然而在真实的应用环境中，分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的“少数派”，比如：
TP(True Positive)：P表示预测为正类；同时实际也是正类，这是正确的，所以是True，组合为TP，也叫真阳
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时，如果一个样本只对应于一个标签，我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布，使用多项逻辑回归（Softmax Regression）来进行分类：
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