1回答
有没有在Fairlearn或任何已发表的论文中实现的指标，我可以参考关于多类分类的公平性度量的用例，其中指标是AP而不是准确性？谢谢!
浏览 6提问于2021-03-11得票数 0
我在为多类分类器寻找一个很好的误差度量，很多人说通常使用F1度量。但是，考虑到多类分类器的预测是一个热点向量，这不意味着当预测错误时没有真正的积极因素吗？我的意思是：
当预测不正确时，就没有真正的积极因素。所以精度是0。我会理解，在多标
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
1回答
我有一个多类分类数据，其中目标有11个类。我正在尝试用Keras建立一个神经网络。我使用softmax作为激活函数，categorical_crossentropy作为损失函数。我有一个热编码的目标，然后把它传递到网络。我面临的问题是，我应该为此使用哪个Keras度量？正式文件没有提到适合于多类分类的度量。这链接提到使用categorical_accuracy作为多</em
浏览 0提问于2021-12-14得票数 1
回答已采纳
我有一个多类分类问题，我想测量AUC的训练和测试数据。我已经实现了一个CNN模型，它预测了六个类，有一个softmax层，给出了所有类的概率。我使
浏览 8提问于2019-10-30得票数 8
我正在为多类分类任务(num_classes=7)构建CNN分类器.由于不平衡和主题区域，我对此任务的目标度量是跨类的宏观平均召回。随着模型的训练，我想通过在每个时代结束时保存模型来检查它，如果验证多类宏召回被评估为高于以前在整个时代中看到的最高值。我相信这会分两个阶段进行：
创建一个自定义度量，用于计算多类场景中每个时代结束时
浏览 2提问于2020-06-03得票数 0
我了解到Sklearn将多类分类问题视为二进制问题的集合。引用Sklearn用户指南：
在将二进制度量扩展到多类或多标签问题时，数据被视为二进制问题的集合，每个类都有一个问题。因此，像LogisticRegression或支持向量矩阵这样的二进制分类模型可以通过使用1-VS-1或1-VS-Rest策略来支持多类情况。在Sklearn中的
浏览 9提问于2021-06-02得票数 0
回答已采纳
1回答
多类分类的加权分类度量
、、、、
对于X-Small、Small、Medium和Big类，我有一个多类分类问题.BADPredicting 预测Big为X-Small a Big as Small a Big as Medium aMediuma Big as <code>d 106</code> is GOOD什么是理想的分类标准是什么理想的损失函数？
浏览 2提问于2022-09-14得票数 -1
我试图评估二进制分类的度量标准，得到了一个非常奇怪的结果。看来eval_and_log_metrics无法分辨出"y_test“中哪一个是真正的积极因素。因此，它只是平均出真正的正负和真负，这给出了一个夸大的召回指标。如何将真正的正值(例如“搅动”)传递给eval_and_log_metrics？度量=mlflow.sklearn.eval_and_log_metrics(模型、X_test、y_test、prefix=&q
浏览 8提问于2022-03-17得票数 1
我试图使用模块用日志丢失度量来评估我的分类模型。self.sum_metric += (-numpy.log(prob + self.eps)).sum()
如果它们本质上是相同的度量标准，那么在库中维护这两个功能的目的是什么二进制和多类分类的首选指标
浏览 2提问于2018-06-21得票数 2
回答已采纳
我目前正在做一个多类分类的研究。我使用了分类交叉点，并使用准确率作为实验的度量标准，得到了非常好的结果。当我尝试使用categorical_accuracy时，它的准确率略有下降(以下为1%)。我的问题是，是否可以使用精度度量来代替categorical_accuracy来进行分类交叉损失？
浏览 4提问于2017-04-21得票数 12
回答已采纳
我正试图预测哥斯达黎加家庭贫困水平的预测。在“目标”列中有4个级别，我已经将其转换为因子。但是，我无法查找我的AUC或进行网格搜索。我经常遇到这个错误
错误信息：
指定的sort_bymean_per_class_accuracy，max_per_class_error，err，total_rows，rmse，准确性，err_count，log损耗，mse，mean_pe
浏览 1提问于2018-12-06得票数 0
回答已采纳
1回答
微观平均和宏观平均是多类分类的度量标准.然而，对于数据不平衡时的二值分类，微观精度和宏观精度似乎有不同的结果。我的问题是:当类不平衡时，在二进制分类问题中使用微观和宏观精度是否有意义？
📷
浏览 0提问于2020-11-09得票数 3
回答已采纳
2回答
主题建模识别文档集合中主题的分布，从而有效地识别集合中的集群。那么，说主题建模是一种进行文档聚类的技术是正确的吗？
浏览 0提问于2013-03-19得票数 10
回答已采纳
是否有任何Python库提供现成的度量来分析多输出多类分类任务的分类器的性能？学习还没有这个选项(如文档和相应的GitHub上的特征请求中所述)。
浏览 0提问于2015-08-12得票数 0
1回答
是否有可能在Apache中的多类分类问题中找到错误度量(精确和召回)。我正在使用Spark的MlLib中的Logistic回归来构建我的模型，并希望使用错误度量来评估我的模型。
浏览 3提问于2018-07-02得票数 1
我正在尝试评估多类分类设置的准确性，我想知道为什么sklearn实现的精度分数偏离了人们对准确性评分的共识：\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}
\texttt{accuracy}(y,
浏览 0提问于2019-09-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在研究一个多类分类问题，比较支持向量机和随机森林分类器的结果。我想使用gridsearchCV进行超参数优化，并发现AUC是解决这类问题的最常用的度量标准。我知道如何使用其他评分标准，如准确性等，但默认的ROC_AUC只适用于二进制类。有什么方法可以在gridsearchCV中使用AUC来处理多类问题？
浏览 0提问于2020-04-04得票数 1
回答已采纳
Grid_DRF_py_29_sid_95b5_model_python_1533334963198_8查看中的示例，我相信我使用的方法是正确的。编辑:将更改的目标数组添加为整数数组中的因子数组。
浏览 0提问于2018-08-07得票数 4
回答已采纳
1回答
考虑到我有两个不平衡的多类数据集(分别为21个和16个类)，我应该使用什么类型的度量来评估我的分类模型，其中所有类都具有同等的重要性？我对基于宏平均的度量选择(如宏F1和宏TNR、...etc )有一定的信心.基于上述输入的基于宏平均的度量是否适合我的问题？
浏览 0提问于2021-04-03得票数 5
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
