AI_04_逻辑回归详解和应用_06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解

最新推荐文章于 2024-12-10 06:00:00 发布
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本文深入探讨了逻辑回归在多分类问题中的应用，通过将多分类任务转化为多个二分类问题来实现模型训练，展示了逻辑回归在复杂场景下的灵活性与实用性。

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逻辑回归做多分类，是把多分类问题转化成多个二分类问题，是将数据转化了下。具体参见下图！！！

convergence 收敛

使用条件判断将多分类数据集转化为二分类数据集
CyberSphinx的博客
08-19 487
使用条件判断将多分类数据集转化为二分类数据集可以帮助我们解决一些特定的问题，例如将一个多分类问题转化为一个正负样本分类问题。在R语言中，我们经常需要处理多分类数据集，但有时候我们希望将多分类问题转化为二分类问题。本文将介绍如何使用条件判断将多分类数据集转化为二分类数据集，并提供相应的源代码。我们希望将这个多分类问题转化为一个二分类问题，即将其中的某些类别归为一类，其他类别归为另一类。这个方法可以帮助我们将多分类问题转化为二分类问题，以便于后续的分析和建模。使用条件判断将多分类数据集转化为二分类数据集。
R语言将多分类数据集转化为二分类数据集，使用条件判断将多分类转化为二分类（transform dataset into a dichotomous factor response dataset）
data+scenario+science+insight
02-20 1791
R语言将多分类数据集转化为二分类数据集，使用条件判断将多分类转化为二分类（transform dataset into a dichotomous factor response dataset）
【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）
Danger的博客
09-29 5833
【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）
机器学习中多分类问题处理成二分类问题的四种拆分策略
yutian_yu的博客
06-29 1万+
在机器学习中经常将多分类问题处理成二分类问题，给出三种以上的拆分策略 1) 一对一（One vs. One, 简称OvO） OvO将N个类别两两配对，从而产生N(N-1)/2个二分类任务。在测试阶段，新样本将同时提交给所有分类器，得到N(N-1)/2个分类结果，最终结果可由投票产生，或根据各分类器的预测置信度等信息进行集成。 2) 一对其余（One vs. Rest, 简称OvR） OvR每次将一个类的样例作为正例、所有其他类的样例作为反例来训练N个分类器。在测试时若只有一个分类器预测为正类，则对应的.
python 多分类模型优化_【Python与机器学习】：利用Keras进行多类分类
weixin_39998462的博客
12-07 474
多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题，而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题。这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset)。1. 编码输出便签多类分类问题与二类分类问题类似，需要将类别变...
深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
最新发布
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-10 4127
深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
【数据挖掘】逻辑回归
大雨的博客
09-21 1131
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，尤其适用于二分类问题。它通过使用逻辑函数（通常是sigmoid函数）将线性回归模型的输出映射到(0,1)区间内，从而得到一个概率值。这个概率值可以用来预测某个实例属于某个类别的可能性。
R语言实现多分类逻辑回归分析方法
逻辑回归原本是用于二分类问题的，但通过对多个逻辑回归模型的组合或直接扩展模型，可以用来预测多个类别。 #### 2. 多分类逻辑回归的适用场景 多分类逻辑回归适合用在因变量为名义尺度（无序类别）的情况。例如，...
Sklearn中逻辑回归调参详解
qq_62140542的博客
04-18 1267
可选参数范围： l1，l2，elasticnet，None，默认为l2正则化正则化目的：防止模型过拟合。
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
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杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
从二分类到多分类
weixin_30770783的博客
01-05 2162
从二分类到多分类，实际采用的是拆解法思想：将多分类问题拆分成许多二分类问题，为每一个二分类问题训练一个分类器。测试时，对这些分类器的结果进行集成，得到最终预测结果。 根据拆分策略不同，分为以下三类： 一对一（One vs. One, OvO） 训练：将N个类别两两配对，产生N(N−1)/2个二分类任务，每个任务使用一个二分类学习器进行学习； 测试：多个二分类学习器预测得到结果中，最多的类别...
逻辑回归解决多分类&二分类算法如何解决多分类
qq_41682922的博客
12-15 7334
我们都知道逻辑回归是基于概率理论的。所以逻辑回归只能解决二分类问题，那么逻辑回归该如何解决多分类问题呢？ ** OVR OVR（One Vs Rest） OVR的思想 : 还是讲类别分为两类: 一类是A类，另一类就是其他所有类（把其他所有类当成一类来看），如图: 上图可见: 要将类别分为三类，这就是多分类的问题, 如果用OVR来解决的话: 如下图： ** ...
多分类学习
whime
10-18 1298
       多分类问题主要使用拆解法，即如何通过将问题拆分成多个二分类问题和将各个分类器的分类结果进行集成得到最终的多分类结果。 经典的拆分策略有三种： OvO,即一对一，即将训练集的N个类别两两分类得到N(N-1)个二分类器，测试的时候将样本都交给分类器，预测的类别最多的作为结果。 OvR,是每一次将一个类的样例作为正例，其他类的样例作为反例训练分类器，会产生N个分类器。测试的时候若仅有...
多分类学习(二分类学习推广）
rosefun96的博客
07-14 786
1.多分类学习 考虑 N个类别 C1,C2,⋯ ,CnC_1, C_2, \cdots, C_nC1​,C2​,⋯,Cn​;多分类学习的基本思路是“拆解法”，把多分类的任务分解为多个二分类的任务，并用二分类任务训练一个分类器。 测试的时候，对这些分类器的预测结果进行集成，获得最后的多分类结果。 2.One vs. One(OvO) 一对一拆分方法。 输入：样本集 D={...
二分类，多分类，多标签问题
qq_31355669的博客
08-05 910
参考：https://juejin.im/post/5b38971be51d4558b10aad26 多分类的时候，需要将label转化成one hot coding吗？经典的0~9的数字的分类也没有这样做？ 说明这样都行，还是在使用交叉熵的时候，自动会转化成[000010000]这种"5"的label??? 多标签，转化成二类的方式进行操作，计算与每个label的损失函数，那么是说每次都进入网络...
R语言中的多分类数据集转为二分类数据集的条件判断方法
TechGlide的博客
08-17 451
在机器学习和数据分析任务中，我们经常遇到需要将多分类数据集转化为二分类数据集的情况。在R语言中，我们可以使用条件判断的方法来实现这个转换过程。通过选择适当的条件判断语句，我们可以根据实际需求进行不同的转换操作。现在，我们的任务是将鸢尾花的品种转化为二分类，其中类别"setosa"标记为正例（1），而其他两个类别（“versicolor"和"virginica”）标记为负例（0）。的数据集，其中包含了150个观测样本和4个特征变量（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及一个目标变量（鸢尾花的品种）。
机器学习--多分类任务（7）
u010671028的博客
11-25 595
一、思想 多分类问题还是以二分类为基础，即将多分类任务拆解为多个二分类任务。 具体来说就是先对问题进行拆分，然后对每个二分类任务训练一个分类学习器；测试时对这些分类器的预测结果进行汇总，然后得出最终分类结果。 二、拆解策略 2.1 一对一(OVO) ①、流程 将N个类别进行两两配对，产生N(N-1)/2 个二分类任务，然后为每一个二分类任务训练一个分类器。测试阶段，分类器将新样本进行预测，得到N(N-1)/2个预测结果，最终结果通过”投票”产生。 2.2 一对其余(OVR) ①、流程 对于由N个类别的样本，
【AI算法模型评测】1 如何评价二分类（单标签）模型的好坏？
用心做事，用爱生活
04-08 1203
混淆矩阵 精确率 召回率 准确率 F1-score ROC曲线（AUC） TAR，FRR，FAR 举例说明： 1混淆矩阵 下面是格式化后的混淆矩阵： 2 精确率 又称查准率 precision 预测为狗的结果中实际狗的占比： TP/(TP+FP)=4/6=66.7% 3 召回率 (又称查全率) Recall 所有实际为狗的样本中，被预测为狗的占比； TP/(TP+FN)*100%=4/(4+1)*100%=80% 4 准确率 正样本预测为正与负样本预测为负的和与总样本量的占比： (TP+T.
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