误分类问题

最新推荐文章于 2025-02-28 08:49:24 发布

原创

最新推荐文章于 2025-02-28 08:49:24 发布 · 759 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习

本文探讨了在二分类和三分类问题中准确率（Acc）的计算，并引入了代价敏感学习的概念，强调不同误分类代价的影响。在案例中，讨论了如何根据误分类代价调整样本比例，并对特定情境下的代价比例变化进行了思考。

分类问题的准确性

在二分类问题中，经常使用 $A c c$ 来表示准确率，它的定义为：

$\frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN}, \tag{1}$

其中， $T P$ 表示正确挑出来的一类样本 ( $O$ ) 数量; $F P$ 表示错误挑出的另一类样本 (

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

帅雪人

关注关注

0
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

机器学习——代价敏感错误率与代价曲线

淼淼不暴躁!

10-27

3618

首先，你需要明确定义每种错误分类的代价。代价矩阵（cost matrix）是一个二维矩阵，其中的每个元素表示将真实类别i的样本错误地分类为类别j的代价。这个矩阵应该根据你的问题领域和需求来定义。

利用误分类样本来防御对抗样本

XP and Altoria

03-14

824

来自于ICLR2020的一篇paper – Improving Adversarial Robustness Requires Revisiting Misclassified Examples 其中作者有北大的王奕森，在对抗样本这块工作比较多大家可以关注一下。防御对抗样本在深度学习里面一直是件难办的事，目前都没有什么特别有效的方法，我今天介绍这篇也不能完美解决这个问题，只希望提供一些一些有趣的思路给大家。首先，文章进行了一个小的实验，可以说是一个有意思的观察。作者首先讲正确分类的样本集合记做S+S^

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

1 条评论

闵帆 2021.09.20
2*2 扩充到 3*3 甚至 k*k 是一种标准做法，并非瞎想。 “按照越少越珍贵的理论” 从来没这个理论！我写那个贴子就是反对你这种说法。

深度学习-样本误分类问题的分析及解决方案

04-12

针对训练集训练好的分类器在样本加入干扰后分类性能急剧下降的问题，文章给出解释，并提出解决方法。

深度学习入门教学——代价敏感学习

计算机硕士的博客

09-05

1930

深度学习入门教学——代价敏感学习

误分类代价与类不均衡数据

minfanphd的博客

09-15

1874

1. 例子先找一个百度百科的例子并进行适当修改. 例 1 假如某个班级有男生 80 人, 女生 20 人, 共计 100 人. 目标是找出所有女生. 如何构建分类器? 2. 二分类问题与准确率例 1 可以看作是一个二分类问题, 假设学习器 L1L_1L1 挑选出 30 个人, 其中 18 人是女生, 另外还错误的把 12 个男生也当作女生挑选出来了. 其混淆矩阵为: Predicted \ actual Yes No Yes TP=18TP = 18TP=18 FP=12FP = 12

找出误分类点的方法

weixin_43294411的博客

11-29

777

在二分类时，如何找出0类被误分为1类的点？ tp = y == y_pred tp0, tp1 = tp[y == 0], tp[y == 1] X0, X1 = X[y == 0], X[y == 1] X0_tp, X0_fp = X0[tp0], X0[~tp0] X1_tp, X1_fp = X1[tp1], X1[~tp1]

【如何避免dify分类问题总是返回第一个分类错误】

最新发布

snowpiaop的专栏

02-28

5115

三阶段验证法开发期：用测试集验证分类准确率灰度期：对比人工分类结果运行期：监控各类别占比波动工具链推荐数据清洗：Dify内置的语义去重工具效果评估：Sklearn分类报告组件可视化：Grafana监控看板通过系统化的设计方法与持续优化机制，开发者可以有效解决Dify问题分类器的误分类问题。建议结合业务场景定期进行模型迭代，同时善用平台提供的[工作流调试工具]和[自定义工具接入能力]，构建更智能的分类决策体系。

基于随机森林误分类处理的3D人体姿态估计.docx

02-23

基于随机森林的方法将姿态估计转化为像素分类问题，降低了难度。文献中描述了使用随机森林训练部位模型，结合Mean-shift方法定位关节，以及改进的主方向分析算法（PDA）来估计3D人体姿态。这种方法在有限的训练样本...

降维后输入分类器分类时报错_逻辑回归解决多分类方法及其优缺点分析

weixin_34094282的博客

01-14

445

众所周知，逻辑回归常用于解决二分类任务，但是在工作/学习/项目中，我们也经常要解决多分类问题。本文总结了 3 种逻辑回归解决多分类的方法，并分析了他们的优缺点。一、One-Vs-Rest假设我们要解决一个分类问题，该分类问题有三个类别，分别用▲，■ 和 × 表示，每个实例（Entity）有两个属性（Attribute），如果把属性 1 作为 X 轴，属性 2 作为 Y 轴，训练集（Training...

遥感影像识别-多类识别下的错分问题

122&&113的博客

02-10

2854

前情提要紧接前文：遥感影像识别-利用较大数据集训练通过上次制作的数据集进行训练，最终得到拟合的深度学习模型，接下来分析出现的问题以及解决的想法。训练前的准备(补充) 由于前一篇文章并未指出数据集的使用方式导致数据集被误认为较小，因此准备画图以及说明来补一下前面留的坑。数据预处理由于原始数据集分辨率都是比较大的，而且每张图像的分辨率大小都不相同，因此是无法直接放到模型中训练的，原因有二：一是分辨率过大，显存会爆；二是训练需要的数据大小需要统一。为此对数据做下图的操作。这是局部的一个处理过程，其

SVM中matlab版本的交叉验证和参数选择

07-21

进行SVM时运用高斯核，需要参数选择，改程序用来参数选择

模型评估与选择（后篇）-代价曲线

qingyun_wudaoletu的博客

11-23

1万+

看博客上都在说书上关于代价曲线的介绍太过于简单，只考书中的内容无法理解，我当时看完竟然咩有这种感觉，看来功力是完完全全的不够啊！建议大家看原论文（有30多页，我没去看，有时间的朋友可以阅读一下）知乎上这个版主的回答很好 机器学习（周志华）第2.3.4节中，代价曲线的理解？2017/11/17号更新的，有幸在写这篇之前看到^_^主要参考博客： 1.西瓜书《机器学习》阅读笔记4——Chapt

机器学习 01：感知机

大家好~我是SP_FA~

06-10

711

感知机 (perceptron) 是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。感知机的取值范围为 1 和 -1 二值。感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。一、主要思想：设 w⃗\vec ww 为权重项，bbb 为偏置项，x⃗\vec xx 为特征值，yiy_iyi 为标签在线性可分的情况下，拟合线性函数 w⃗⋅x⃗+b\vec w\cdot\vec x+bw⋅x+b，使得： sign(w⃗⋅x⃗+b)={1≥0−1<0\math.

机器学习笔记-分类的性能评测

weixin_45695256的博客

10-19

250

分类的性能评测评价指标混淆矩阵（Confusion Matrix） Actual/Predict Class C1 ~C1 C1 True Positive(TP) False Negative(FN) ~C1 False Positive(FP) True Negative(TN) 感兴趣的为正类(Positive)，反之为负类(Negative)。准确度 Accuracy=(TP+TN)/ALL Accuracy=(TP+TN)/ALL Accuracy=(TP+TN)/A

机器学习算法之感知机算法

Xbusiwang的博客

12-14

520

感知机算法

不平衡数据的机器学习

热门推荐

皮皮blog

09-26

1万+

不平衡数据的场景出现在互联网应用的方方面面，如搜索引擎的点击预测（点击的网页往往占据很小的比例），电子商务领域的商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低），信用卡欺诈检测，网络攻击识别等等。问题定义那么什么是不平衡数据呢？顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，假设我们的数据集是$S$，数据集中的多数类为$S_maj$，少数类为$S_min$，通常情况下把多数类样本的比例为$100:

机器学习秘籍

xuyaoqiaoyaoge的博客

02-20

397

为什么深度到现在才流行起来？ 1、海量的数据 2、计算规模足够大学习算法的表现如何？在小数据集情况下，传统算法是否会表现得更好，取决于人们如何进行特征选择工程。例如，假设你只有 20 个训练样本，那么使用逻辑回归还是神经网络可能无关紧要，此时人为的特征选择工程比起选择哪种算法将产生更大的影响。但如果你有 100 万个样本数据，推荐你使用神经网络。开发集与测试集 1、训练集用于运行你的学习算...

R语言不平衡数据分类指南

立身以力学为先，力学以读书为本。 —郑耕老《劝学》

03-02

4253

作者 MANISH SARASWAT 译者钱亦欣引言目前我们发展出了不少机器学习算法来对数据建模，基于数据进行一些预测已经不再是难事。不论我们建立的是回归或是分类模型，只要我们选择了合适的算法，总能得到比较精确的结果。然而，世事并不总是一帆风顺，某些分类问题可能比较棘手。在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精

解决 Linguist JSM 扩展名导致的 JavaScript 文件误分类问题

**错误分类问题说明：** 在提到的“Linguist-jsm-misclassification-bug”中，问题的核心在于 GitHub Linguist 工具未能正确识别以“.jsm”为扩展名的文件实际上是JavaScript代码，而是错误地将其归类为Java文件。这...