🤵♂️ 个人主页: @AI_magician 📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。 👨💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱🏍 🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带) 【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (二) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.30 )
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
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实际上,一对一(One-vs-One)策略和一对多(One-vs-Rest)策略在解释性方面没有明显的差异。这两种策略都是将多分类问题转化为多个二分类子问题,只是转化的方式不同。
在一对一策略中,每个子问题都是将一个类别与另一个类别进行区分。例如,对于一个有5个类别的问题,一对一策略将生成10个二分类子问题,每个子问题都是将一个类别与另一个类别进行区分。最后,通过投票或其他集成方法来确定最终的类别。
当使用一对一策略解决一个有5个类别的多分类问题时,我们可以通过以下步骤来确定最终的类别:
通过这个过程,我们可以将多分类问题转化为多个二分类子问题,并通过投票或集成方法来确定最终的类别。这种方法可以提供一种简单而有效的方式来解决多分类问题。
在一对多策略中,每个子问题都是将一个类别与其他所有类别进行区分。例如,对于一个有5个类别的问题,一对多策略将生成5个二分类子问题,每个子问题都是将一个类别与其他所有类别进行区分。最后,选择具有最高概率的类别作为最终的类别。
从解释性的角度来看,一对一策略可能稍微更容易理解,因为每个子问题都是将一个类别与另一个类别进行区分。然而,一对多策略也可以提供类似的解释性,因为它仍然可以解释为将一个类别与其他所有类别进行区分。
总的来说,一对一策略和一对多策略在解释性方面没有明显的差异,选择哪种策略取决于具体的问题和数据集。
在机器学习中,容忍度(tolerance)是指模型对于训练数据中的噪声和不完美标记的容忍程度。它可以用来衡量模型对训练数据中的错误或异常值的敏感性。
当我们使用算法来构建一个机器学习模型时,我们通常会给定一组输入特征(features)和相应的目标变量(target variable),并通过优化算法去拟合这些数据。然而,在实际应用中,训练数据可能会包含一些错误、异常值或者标签不准确的样本。
容忍度参数允许我们控制模型对这些噪声和不完美标记的反应程度。较高的容忍度意味着模型更加灵活,并能够适应更多种类的噪声;而较低的容忍度则表示模型更加严格地遵循原始数据,并试图尽可能准确地拟合每个样本。(这种情况需要每个样本都有着高质量)
例如,在支持向量机(Support Vector Machine)算法中,我们可以使用容忍度参数C来平衡正确分类样本数量与允许错误分类样本数量之间的权衡。较小的C值将导致更多错误分类被接受,使得决策边界具有更大弯曲性;而较大的C值将强制模型更加严格地进行分类,可能导致过拟合。(泛化效果)
容忍度的选择需要根据具体问题和数据集来决定。如果训练数据中存在较多噪声或标记不准确的样本,可以使用较高的容忍度;如果希望模型尽量正确地拟合每个样本,则可以选择较低的容忍度。
多输出多分类问题在实际应用中非常常见。下面是一些具体的应用场景(一个样本分为多个小类别):
以上只是一些例子,并且实际应用场景非常广泛。对于这类问题,MLP等神经网络架构通常能够提供强大而灵活的建模能力,并且适合处理复杂关系和多个输出变量之间的相关性。
希望这些具体的应用场景能够帮助你理解多输出多分类问题在实际中的应用!
多分类多输出问题在现实生活中有很多应用场景。以下是一些常见的例子(就是在大分类后的情况下再次通过多输出小分类):
总之,当涉及到同时对多个输出进行分类或预测时,多分类多输出问题就变得非常有用。这种类型的问题可以帮助我们更好地理解和处理复杂的现实世界数据。