二分类、多分类与多标签问题的区别及对应损失函数的选择

最新推荐文章于 2022-11-30 20:46:13 发布
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#分类 #数据挖掘 #人工智能

本文解析了二分类、多分类与多标签问题的区别，并介绍了如何选择合适的损失函数。对于不同的任务类型，损失函数的选择至关重要。
多标签分类方法总结——实现方法、评价指标、损失函数
u011412768的博客
10-14 3万+
分类一般分为三种情况：二分类、多分类和多标签分类。多标签分类比较直观的理解是，一个样本可以同时拥有几个类别标签，比如一首歌的标签可以是流行、轻快，一部电影的标签可以是动作、喜剧、搞笑，一本书的标签可以是经典、文学等，这都是多标签分类的情况。多标签分类的一个重要特点是样本的所有标签是不具有排他性的。 在阅读了一篇类似综述总结的博客后，做了以下总结，主要是实现多标签分类的几种思想，以及在深度网络的背景下实现多标签分类的几种方法。 实现多标签分类主要有两种思想，一种是...
二分类交叉熵损失函数python_Sklearn 中二分类问题的交叉熵计算
weixin_32816563的博客
01-14 5769
Sklearn 中二分类问题的交叉熵计算二分类问题的交叉熵在二分类问题中, 损失函数 (loss function) 为交叉熵 (cross entropy) 损失函数. 对于样本点 (x,y) 来说, y 是真实的标签, 在二分类问题中, 其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为 yt, 该样本点取 yt=1 的概率为 yp, 则该样本点的损失函数为\[-log(yt|y...
二分类、多分类与多标签问题的区别,对应损失函数的选择,你知道吗？
weixin_33796177的博客
07-01 1万+
二分类、多分类与多标签分类问题使用不同的激活函数和损失函数，结论见文末总结（如果你赶时间可以直接看结论，但建议有时间时回过头来看看分析更有助于理解）。 更多人工智能基础知识见 望江小车车的博客 二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设...
深度学习 | (2) 二分类、多分类与多标签分类的区别与损失函数
sdu_hao的博客
12-09 1万+
目录 1. 基本概念 2. 2分类问题 2. 多分类问题 3. 多标签分类问题 参考文章 1. 基本概念 2分类 分类任务有两个类别，每个样本属于两个类别中的一个，标签0/1.比如：训练一个图像分类器，判断一张输入图片是否是猫。 多分类 分类任务有n个类别，每个样本属于n个类别中的一个，每个样本有且只有一个标签。比如：新闻文本分类，每个样本/新闻只有一个主题标签，如：政治、...
图像二分类，多分类和多标签分类的区别和注意事项
yangguidewxx的博客
12-04 4668
图像二分类，多分类和多标签分类的区别和注意事项 1. 二分类 分类任务是两个类别，每个样本属于两个类别中的一个，标签为0或者1，比如猫狗二分类 输出层：只有一个单元，采用sigmoid函数（将输出转换为0-1之间的概率分布） 损失函数：2分类交叉熵损失 标签：每个样本的标签是一个标量，0或者1 2. 多分类 分类任务有n个类别，每个样本属于n个类别中的一个，且每个样本有且只有一个标签，比如新闻题材分类：政治、经济、文化等 输出层：进行n分类时，设置输出层的单元数为n，采用softmax函数 损失函数：多分类
二分类和多分类
yuanmiyu6522的博客
10-31 3222
转载于https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10831838.html 引言 很多分类器在数学解释时都是以二分类为例，其数学推导不适用于多分类，模型本身也只能用于二分类，如SVM，Adaboost ， 但是现实中很多问题是多分类的，那这些模型还能用吗   二分类 to 多分类 更改数学原理 改变这些模型的原理，重新推导数学公式，然后代码实现。 这种方法一般不可取，难度大，而且很麻烦   一对多法 也叫一对其余法 假设有N个类，每次把一个类作为正例，其他类作为反
Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy
09-16
本文主要讨论Keras中用于多分类任务的损失函数`categorical_crossentropy`，以及它与`binary_crossentropy`的区别和应用。 `categorical_crossentropy`是Keras中常用的损失函数，特别适用于处理多分类问题。在多...
tensorflow 分类损失函数使用小记
09-17
本篇小记将重点探讨在TensorFlow中如何使用分类损失函数，特别是`sparse_categorical_crossentropy`和`categorical_crossentropy`，以及它们与二分类损失函数`BinaryCrossentropy`之间的差异。 首先，我们来看多...
分类问题的评估（二分类&多分类）
AI蜗牛之家
06-02 1万+
召回率、准确率、F值 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为： 真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。 假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别为正例。 假负例（False Negative，FN）：真实类别为正例，预测类别为负例。 真负例（True Negative，TN）：真实类别为负例，预测类...
二分类、多分类、多标签分类等
weixin_60421191的博客
11-30 4258
二分类、多分类、多标签分类等
吴恩达机器学习（四）逻辑回归（二分类与多分类）
今天你学习了吗
09-22 1万+
目录 0. 前言 1. 假设函数（Hypothesis） 2. 决策边界（Decision Boundary） 3. 代价函数（Cost Funciton） 4. 梯度下降（Gradient Descent） 5. 逻辑回归实现多分类 6. 其他求解参数的方法 学习完吴恩达老师机器学习课程的逻辑回归，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。 如果这篇文章对你...
GBDT原理与实践-多分类篇
SCUT_Sam
01-29 3万+
摘要： GBDT-分类 GBDT-回归 前面两篇文章已经详细介绍了在回归和分类下的GBDT算法。这一篇文章将最后介绍一个多分类任务的GBDT。其过程和二分类的GBDT类似，但是有一个地方有很大的不同，下文将详细的介绍。 正文： 下图是Friedman在论文中对GBDT多分类给出的伪代码： 从代码上看，大致和分类时候的过程一样。最大的不同点在于多了一层内部的循环For。 这...
二分类和多分类问题的评价指标总结
热门推荐
wf592523813的博客
07-09 6万+
二分类评价指标 准确率（Accuracy） 评价分类问题的性能指标一般是分类准确率，即对于给定的数据，分类正确的样本数占总样本数的比例。 注意：准确率这一指标在Unbalanced数据集上的表现很差，因为如果我们的正负样本数目差别很大，比如正样本100个，负样本9900个，那么直接把所有的样本都预测为负， 准确率为99%，但是此分类模型实际性能是非常差的，因为它把所有正样本都分错了。 精确率 对...
机器学习（二十一）——Optimizer, 单分类SVM&多分类SVM, 时间序列分析
antkillerfarm的专栏
06-19 1万+
机器学习（二十一）——Optimizer, 单分类SVM&多分类SVM, 时间序列分析
NLP常用损失函数代码实现——SoftMax/Contrastive/Triplet/Similarity
夏栀的博客
03-23 4413
NLP常用损失函数代码实现   NLP常用的损失函数主要包括多类分类（SoftMax + CrossEntropy）、对比学习（Contrastive Learning）、三元组损失（Triplet Loss）和文本相似度（Sentence Similarity）。其中分类和文本相似度是非常常用的两个损失函数，对比学习和三元组损失则是近两年比较新颖的自监督损失函数。   本文不是对损失函数的理论讲解，只是简单对这四个损失函数进行了实现，方便在模型实验中快速嵌入损失函数模块。为了能够快速直观地看到损失函数的执
多分类器的损失函数
Beware beginning
09-08 2345
函数特性 在机器学习中，hinge loss是一种损失函数， 它通常用于"maximum-margin"的分类任务中，如支持向量机。数学表达式为： 假设我们现在有三个类别 而得分函数计算某张照片的得分为f(x,W) = [13,-7,11] 而实际的结果是第一类 yi = 0 假设 代尔塔 = 10 上面的公式会把所有错误类别都遍历一遍 求值加和 比如是3分类 A B C 会分别计算在A B C这3类的结果值 比如 B是正确分类 分数分别为 [13,-7,11] L1 = max(0,-7-13+1
Deep learning多分类和多任务分类的区别及损失函数的选择
Fan9_的博客
07-17 9108
多分类模型和多任务模型（Multi-task Model）的区别在于： 多分类模型：样本集包含多个类别，但是一个样本只属于一类。 多任务模型：样本集包含多个类别，一个样本可以属于多个类别。 一、多分类模型 1、多分类模型使用交叉熵损失函数。 在计算时其实就是-log(pt)， 对一个样本来说，pt就是该样本真实的类别，模型预测样本属于该类别的概率。例如某样本的label是[0,1,...
多分类损失函数和评价指标（objectives and metrics）
zephyr_wang的博客
03-15 2270
多分类损失函数和评价指标（objectives and metrics）
二分类、多分类与多标签问题及对应损失函数的选择
最新发布
12-28
### 二分类、多分类与多标签问题的区别 在机器学习领域，不同类型的分类任务有着各自的特点和应用场景。 #### 二分类 (Binary Classification) 涉及两个类别的预测问题。目标是从给定的数据集中区分出两种不同的...
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