分类模型

最新推荐文章于 2025-04-23 16:52:52 发布
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本文介绍了基于概率论的分类方法——朴素贝叶斯，并详细探讨了分类模型评估中的两种重要曲线：ROC-AUC曲线和PRC曲线。通过这些内容，读者可以更好地理解如何运用概率论进行分类预测以及如何评估分类模型的效果。

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数据挖掘实战-基于CNN深度学习算法构建英文文本分类模型
m0_64336780的博客
05-03 1万+
随着互联网和社交媒体的快速发展，大量的英文文本数据不断产生，如博客、新闻、论坛帖子等。对这些文本数据进行分类和组织成为一项重要的任务，有助于提高信息检索的效率，更好地理解用户需求，以及为各种应用提供有价值的信息。传统的文本分类方法通常基于手工特征工程，然而这种方法不仅耗时，而且对于大规模和高维度的数据集效果有限。近年来，深度学习技术的崛起为文本分类带来了新的解决方案。卷积神经网络（CNN）作为一种在图像识别中取得巨大成功的深度学习算法，也被广泛应用于自然语言处理领域，特别是文本分类任务。
分类模型的评价及比较
huguozhiengr的博客
09-06 2万+
当我们得到数据模型后，该如何评价模型的优劣呢？之前看到过这样一句话 ：“尽管这些模型都是错误的，但是有的模型是有用的”，想想这句话也是挺有道理的！评价和比较分类模型时，关注的是其泛化能力，因此不能仅关注模型在某个验证集上的表现。事实上，如果有足够多的样本作为验证集来测试模型的表现是再好不过的，但即使是这样也存在一个难点，比如难界定多大的样本才能足够表现出模型的泛化能力。因此，一般的做...
机器学习之分类模型
glywsy的博客
04-16 1853
ROC曲线是以假正例率（False Positive Rate）为横轴，真正例率（True Positive Rate）为纵轴的曲线，用于衡量二分类模型在不同阈值下的性能。AUC是ROC曲线下方的面积，用于衡量分类模型的性能，AUC值越接近1，模型性能越好。因此，在实际应用中，我们可能需要通过交叉验证等技术来选择最优的 k 值，以平衡模型的性能和泛化能力。这可能导致模型在训练和测试数据上的性能略有下降，但是模型在新数据上的泛化性能可能更好。：分类器正确分类为正例的样本数占真实正例的样本数的比例。
分类模型概述
编码人生
09-08 668
二分类感知机见文章《感知机》对数几率回归见文章《线性模型》多分类将多分类问题拆分为多个二分类问题，拆分的策略有： * 一对一：新样本同时提交给N(N-1)/2个分类器，最终结果由投票产生 * 一对余： * 多对多：比较： 一对一需训练N(N-1)/2个分类器，而一对余只需训练N个分类器 但一对一每次只是用两个类的样例，而一对余每次要使用所有的样例。类别很多时，一对一的时间开销更小。 因此
机器学习：分类模型大全
m0_72410588的博客
05-10 9201
它的核心思想是通过对样本之间的相似度进行聚类，来得到每个类别的概率分布，并使用贝叶斯定理来计算后验概率，从而得到最终的分类结果。它的核心思想是通过计算待分类样本与训练集中不同样本之间的距离，并选择K个最近的样本来判断待分类样本的类别。它的核心思想是通过对数据进行二次变换，将不同类别的样本映射到不同的二次曲面中，并使得不同类别的贝叶斯误分类率最小化。它的核心思想是通过对数据进行线性变换，将不同类别的样本映射到不同的子空间中，并使得不同类别的方差比最大化。感知器是一种简单的线性分类模型，适用于线性可分的数据。
数学建模学习笔记（八）——分类模型
striveAgain丶的博客
08-08 1万+
文章目录一、分类模型综述二、逻辑回归三、两点分布（伯努利分布）四、连接函数的取法五、Logistic回归模型六、在SPSS中进行二元Logistic回归七、预测结果较差的解决八、Fisher线性判别分析九、多分类问题十、总结 一、分类模型综述 通过样本数据中的分类依据以及具体的分类类别，预测后续给出的对象属于哪一类，这就是分类模型。 本文将采用逻辑回归和Fisher线性判别分析这两种分类算法来进行对象分类。 二、逻辑回归 类型 模型 Y的特点 例子 线性回归 OLS、GLS（最小二乘） 连续
机器学习中的回归(regression)与分类(classification)问题
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小时候贼聪明
03-13 6万+
分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。
【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断).zip
08-17
【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6...
pytorch训练图像分类模型pth转ONNX并测试
10-29
1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先...
机器学习分类模型评估指标的学习
2201_75562267的博客
04-16 2340
常见的分类模型评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）、ROC曲线和AUC值。
决策树算法构建分类模型的步骤？
最新发布
searchboy2025的博客
04-23 57
特征选择是确定用于构建决策树的特征属性，以最大化模型的性能。预处理包括数据的清洗、转换和标准化等步骤，以提高模型的稳定性和准确性。根据数据集的特点和需求，选择合适的算法进行模型构建。2. 算法选择：选择合适的算法进行模型构建，以最大限度地提高模型的性能和准确性。a. 选择合适的树结构：根据问题的特点，选择合适的树结构，如二叉树、多叉树等。b. 调整模型参数：根据评估结果调整模型的参数，以提高模型的性能和准确性。a. 选择合适的评估指标：根据问题的特点选择合适的评估指标。三、决策树算法构建分类模型的步骤。
分类模型评估的方法及Python实现
Python中文社区
12-13 4462
♚作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。Github: https://github.com/t...
23个系列分类网络，10万分类预训练模型，这是飞桨PaddleClas百宝箱
百度大脑
04-27 3369
如何训练出优秀的图像分类模型？飞桨图像分类套件 PaddleClas 来助力。今天咱们来聊聊计算机视觉领域最核心的技术之一——图像分类。顾名思义图像分类是指根据图像信息把不同类别的图像自...
机器学习—分类模型
如风飘荡的男子的博客
09-25 1万+
第二章 分类模型 给定训练数据 分类任务学习一个输入x到输出y的映射f： //最大后验估计 其中，y为离散值，其值范围为标签空间： 当C=2时，为两类分类问题 贝叶斯公式        先验概率                             p(y=c)//根据以往的经验和分析得到的概率                             类条件概率          ...
7.7 分类模型评估
很嗨
06-29 6916
“所有模型都是坏的，但有些模型是有用的”。建立模型之后，接下来就要去评估模型，以确定此模型是否“有用”。sklearn库的metrics模块提供各种评估方法，包括分类评估、回归评估、聚类评估和交叉验证等，本节主要介绍分类模型评估方法。　　评估分类是判断预测值时否很好的与实际标记值相匹配。正确的鉴别出正样本（True Positives）或者负样本（True Negatives）都是True。同理，
常见分类模型python实现
rosefun96的博客
09-10 1万+
1.常用分类模型 SVM MLP Bayes GBDT Logistic Regressor 2.python实现 sklearn上已经有现成的包。 SVC： import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) from sklearn.svm import...
如何构建你的第一个图像分类模型！
sinat_32849897的博客
11-13 1274
点击上方“优快云学院精品课”，选择“置顶公众号”优快云学院精品课 IT人的职业提升平台1什么是图像分类？观察下面这张图：你会立刻意识到这是一辆（豪华的）汽车。后退一...
【Spark Mllib】分类模型——各分类模型使用
06-16 5234
数据集： 线性模型
理解分类模型评估：混淆矩阵与ROC-AUC深度解析
"这篇博客详细介绍了分类模型的评估方法，主要涵盖了混淆矩阵、评估指标（正确率、准确率、召回率、F1分数）以及ROC曲线和AUC的概念。" 在机器学习领域，分类模型是一种预测性模型，用于将输入数据分配到预定义的...
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