从多分类到二分类 我们将介绍二元分类的概念以及如何利用它来解决类别不平衡的挑战。二元分类涉及将数据集分为两组：正组和负组。通过将问题分解为多个二类问题，这些原则也可以扩展到多类问题。...欠/重采样 重采样是一种用于解决机器学习中类别不平衡的常用技术。它涉及通过从原始数据集中选择示例来创建具有不同类别分布的新版本训练数据集。...然而，如果使用得当，这种技术可以成为解决类不平衡和提高模型性能的有效方法。 4. 分类指标 在机器学习中处理不平衡数据集时，选择正确的评估指标以准确评估模型的性能至关重要。...在不平衡数据集上评估模型时，考虑各种指标非常重要，以便全面了解其功能。 混淆矩阵的快速回顾：在评估分类器的性能时，考虑各种指标很有帮助。...检测和诊断类不平衡可能具有挑战性，使用适当的指标来识别它很重要。 总结 类不平衡是机器学习中的一个常见问题，当数据集中的示例分布倾斜或有偏差时，就会发生这种情况。
这意味着，虽然异常值在平方时会产生不成比例的大误差，从而显着扭曲MSE，但它对MAE的影响要小得多。当使用MAE作为损失函数时，异常值对整体误差指标的影响很小。...在二元交叉熵损失的情况下，有两个不同的类别。但值得注意的是，交叉熵损失的一种变体分类交叉熵适用于多类分类场景。 要理解二元交叉熵损失（有时称为对数损失），讨论以下术语会很有帮助。...选择损失函数时要考虑的因素 了解当前机器学习问题的类型有助于确定要使用的损失函数的类别。不同的损失函数适用于各种机器学习问题。 分类与回归 分类机器学习任务通常涉及将数据点分配给特定类别标签。...二元分类与多类分类 二元分类涉及将数据样本分类为两个不同的类别，而多类分类，顾名思义是涉及将数据样本分类为两个以上类别。对于仅涉及两个类别（二元分类）的机器学习分类问题，最好利用二元交叉熵损失函数。...这使得损失函数的计算效率成为损失函数选择过程中需要考虑的因素。 考虑因素 描述 学习问题的类型 分类与回归； 二元分类与多类分类。
分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 对数 (logits) 分类模型生成的原始（非标准化）预测向量，通常会传递给标准化函数。...反之，仅将电子邮件分为两类（“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”）的模型属于二元分类模型。 多项分类 (multinomial classification) 与多类别分类的含义相同。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？
分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 对数损失函数 (Log Loss) 二元逻辑回归中使用的损失函数。...反之，仅将电子邮件分为两类（“垃圾邮件” 和 “非垃圾邮件”）的模型属于二元分类模型。 多项分类 (multinomial classification) 是多类别分类的同义词。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。
---- 分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 ---- 对数损失函数 (Log Loss) 二元逻辑回归中使用的损失函数。...反之，仅将电子邮件分为两类（“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”）的模型属于二元分类模型。 ---- 多项分类 (multinomial classification) 是多类别分类的同义词。...非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。
准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义如下： ? 多类别分类 准确率 在二元分类中，准确率的定义如下： ?...分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 对数损失函数 (Log Loss) 二元逻辑回归中使用的损失函数。...反之，仅将电子邮件分为两类（“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”）的模型属于二元分类模型。 多项分类 (multinomial classification) 是多类别分类的同义词。
分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 对数损失函数 (Log Loss) 二元逻辑回归中使用的损失函数。...反之，仅将电子邮件分为两类（“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”）的模型属于二元分类模型。 多项分类 (multinomial classification) 是多类别分类的同义词。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。
分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 对数损失函数 (Log Loss) 二元逻辑回归中使用的损失函数。...反之，仅将电子邮件分为两类（“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”）的模型属于二元分类模型。 多项分类 (multinomial classification) 是多类别分类的同义词。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？即： ?...非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。
分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...虽然逻辑回归经常用于二元分类问题，但也可用于多类别分类问题（其叫法变为多类别逻辑回归或多项回归）。 对数损失函数 (Log Loss) 二元逻辑回归中使用的损失函数。...反之，仅将电子邮件分为两类（「垃圾邮件」 和 「非垃圾邮件」）的模型属于二元分类模型。 多项分类 (multinomial classification) 是多类别分类的同义词。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。
（二）多平台兼容性与易用性该平台具有出色的多平台兼容性，无论是在 Windows、MacOS 还是 Linux 等常见的操作系统上，都能够稳定运行。...三、模型选择与配置（一）根据任务需求选择模型架构 分类任务 逻辑回归（Logistic Regression）：适用于二分类或多分类问题，当数据呈现出一定的线性可分性或近似线性可分性时效果较好。...例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件（二分类）或识别一张图片中的物体属于哪个类别（多分类）。...它是一个直观的评估指标，但在数据不平衡（如某个类别样本数量远多于其他类别）时可能不够准确。 精确率（Precision）：在所有预测为正类的样本中，实际为正类的比例，计算公式为。...通过混淆矩阵可以直观地看到模型在各个类别上的分类情况，包括正确分类和错误分类的样本数量，有助于分析模型在不同类别上的性能差异。
因此，加权 F1 值可以反映出模型在各个类别上的性能，并且对样本数量多的类别给予更高的权重。...总的来说，平衡准确率和加权 F1 值都是在评估分类模型性能时非常重要的指标，它们可以帮助我们更全面、更准确地了解模型的性能。...scikit-learn 对平衡准确率的定义是，它等同于具有类平衡样本权重的 accuracy_score，且与二进制案例具有相同的理想属性。...加权 F1 值（Weighted F1） F1 分数是评估模型在二分类任务中预测性能的常用指标，综合考虑了查准率和召回率。...通过简单的示例，帮助您理解多类别分类中微观平均、宏观平均和加权平均 F1 分数背后的概念。 ️
优化同样使用梯度下降优化算法，去减少损失函数的值。这样去更新逻辑回归前面对应算法的权重参数，提升原本属于1类别的概率，降低原本是0类别的概率。...ROC曲线上每个点反映了在不同判定阈值下，模型对正类和负类样本分类的能力。通过观察ROC曲线，我们可以直观地了解分类器在不同阈值下的性能表现。...AUC（Area Under Curve）则是ROC曲线下的面积，用于量化地衡量模型的整体分类性能。AUC的取值范围在0.5到1之间，其中0.5表示模型没有区分能力，而1表示模型具有完美的分类能力。...当使用class_weight='balanced'时，Scikit-learn的LogisticRegression会在计算损失函数时自动为每个类分配权重，使得较少出现的类别（少数类）获得更高的权重，...这样做有助于改善模型对少数类的识别能力，特别是在数据集中某些类的样本数量远少于其他类时，这种权重调整可以防止模型偏向于多数类。
此外，通过基于LCA距离的软标签训练，模型在面对分布外数据时的准确率得到了显著提升，同时不影响其在训练数据上的性能。 当前许多深度学习分类模型通常在大规模数据中训练以找到足以区分不同类别的特征。...当衡量真实类别与预测类别时，更小的LCA距离意味着即使模型预测错误，也更倾向于预测与真实类别在语义上更为接近的类别，从而体现模型对更符合语义特征的关注。 LCA距离为何有效？...当模型学到与人类语义定义更一致的特征时，即便预测错误，也更可能落在语义相近的类别上 传统「Accuracy-on-the-Line」的局限性 过去，「Accuracy-on-the-Line」假设认为模型在分布内...VLMs使用大规模多模态数据和不同的训练范式（如从互联网图像与文本中进行训练）。...为了解决此问题，研究人员基于LCA距离引入软标签（Soft Labels），为语义更近的类别赋予更高权重。例如，真实类别为「狗」时，与其语义接近的「猫」可能获得0.7的权重，而与「飞机」仅有0.1。
SA可以是二分类也可以是多分类， Binary SA将文本分为两类，包括肯定和否定； 多类SA将文本分类为多级或细粒度更高的不同标签。...在这里，我们介绍一些用于单标签文本分类任务的评估指标。 Accuracy and Error Rate 准确性和错误率是文本分类模型的基本指标。...准确度和错误率分别定义为： Precision, Recall and F1 无论标准类型和错误率如何，这些都是用于不平衡测试集的重要指标。例如，大多数测试样本都具有类别标签。...F1是Precision和Recall的谐波平均值。准确性，召回率和F1分数定义为： 当准确率、F1和recall值达到1时，就可以得到预期的结果。相反，当值为0时，得到的结果最差。...多标签评价指标 与单标签文本分类相比，多标签文本分类将文本分为多个类别标签，并且类别标签的数量是可变的。然而上述的度量标准是为单标签文本分类设计的，不适用于多标签任务。
当对一个分类模型进行评估时，通常需要使用多个评估指标来综合考虑其性能。精确度（Accuracy）精确度是指分类正确的样本数占总样本数的比例，是最简单直接的评估指标。...当一个完美预测器具有TPR=1且FPR=0时，其AUC等于1；而当一个随机猜测器无法进行准确预测时，其AUC约等于0.5。3....解读和应用：较高的AUC意味着分类器具有较好的性能，在不同阈值设置下能够更准确地区分正负类别。AUC可以用于比较不同分类模型的性能，选择最佳模型。...例如，在3个类别A、B、C下进行分类时，可能有以下情况：类A中有10个样本被正确地预测为A。类B中有5个样本被错误地预测为A。类C中有3个样本被错误地预测为A。......微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。
当对一个分类模型进行评估时，通常需要使用多个评估指标来综合考虑其性能。 精确度（Accuracy） 精确度是指分类正确的样本数占总样本数的比例，是最简单直接的评估指标。...当一个完美预测器具有TPR=1且FPR=0时，其AUC等于1；而当一个随机猜测器无法进行准确预测时，其AUC约等于0.5。 3....解读和应用： 较高的AUC意味着分类器具有较好的性能，在不同阈值设置下能够更准确地区分正负类别。 AUC可以用于比较不同分类模型的性能，选择最佳模型。...例如，在3个类别A、B、C下进行分类时，可能有以下情况： 类A中有10个样本被正确地预测为A。 类B中有5个样本被错误地预测为A。 类C中有3个样本被错误地预测为A。...微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。
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