Python——机器学习多分类问题实例：缺陷检测分类问题

已于 2024-04-23 10:15:42 修改
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分类专栏： Python 机器学习 文章标签： 机器学习 python 分类 多分类 算法 人工智能
于 2024-04-21 22:30:54 首次发布
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本文探讨了如何处理多分类问题，如钢板缺陷检测中的七个类别，重点关注数据不平衡、对分不准类别及稀疏标签的处理方法。通过实例展示了针对这些问题的策略和技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        本文介绍多分类问题的建模方法，重点在于说明多分类问题与二分类问题的区别。本文所用数据集为钢板缺陷检测数据集，缺陷类别为：Pastry、Z_Scratch、K_Scatch、Stains、Dirtiness、Bumps、Other_Faults 共七种。

包括：

（1）数据不平衡问题

（2）对分不准的类别的分析和特殊处理方法

（3）多分类标签的稀疏化处理

先占个位置，防止犯懒不想写~

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基于halcon—缺陷检测常用方法与示例总结
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