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沙龙
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回答
二
值
分类
中
数据
的
FInding
最优
阈值
python
、
machine-learning
、
math
、
probability
我有一个
分类
器,它输出一个介于0和1之间
的
比例X。我还有一个相关
的
基本事实,它是真实
的
比例。当
分类
器
的
输出大于某个
阈值
时,我想预测1,否则预测0。通过
数据
可视化,我知道一个好
的
阈值
是0.5左右。如何从
数据
中
估计最佳
阈值
?以下是我
的
数据
示例 predicted = [0.13675214 0.31400966 0.28037383
浏览 32
提问于2020-11-09
得票数 0
1
回答
改变神经网络
的
分类
控制对提高
分类
性能有效吗?
machine-learning
、
classification
、
bert
、
text-classification
我处理
的
文本
分类
使用伯特预先训练
的
模型与多类不平衡
的
数据
集。当我们使用0.5个默认
的
分类
阈值
时,我们得到了一个约为0.7
的
f1测度。但是我们已经注意到,当我们降低
分类
阈值
时,我们获得了更好
的
性能。如果我们使用不同
的
二
进制
分类
器,每类一个作为正,我们有不同
的
不平衡率。我们注意到,
最优
分类
浏览 0
提问于2023-03-09
得票数 1
3
回答
选择
阈值
的
二
进制
分类
流水线
classification
、
cross-validation
、
hyperparameter-tuning
在
分类
问题中,
二
进制
阈值
的
优化有很多问题。然而,我还没有找到一个单一
的
端到端解决这个问题
的
办法。外部-因
数据
大小小到适中而产生
的
简历。内部CV调优超参数关于外部cv测试集
的
预测将分数转换预测概率转化为具
浏览 0
提问于2022-02-21
得票数 2
1
回答
多类
分类
任务中
最优
阈值
的
求取
classification
在
二
值
分类
问题中,通过设置不同
的
阈值
、评价
阈值
并选择F1
值
最高
的
阈值
,很容易找到
最优
阈值
(F1)。类似地,是否有适当
的
方法为多类设置
中
的
所有类找到最佳
阈值
。这将是一个网格搜索问题,如果我们这样做蛮力
的
方式。有什么有效
的
方法吗? 有什么包装是ppl用
的
,还是我可以用
的<
浏览 0
提问于2020-07-06
得票数 7
1
回答
基于SURF自适应增强
的
手姿态识别
image-processing
、
pattern-matching
、
gesture-recognition
、
surf
、
adaboost
我正在尝试实现本文
的
一个算法: 基本技术是使用adaboost和冲浪(特征提取器)来识别手
的
姿势。就像我以前写
的
,我正在尝试实现,但我仍然不理解这个算法。问题是我有个问题,比如: 我想知道是否有人执行了这个算法,或者是否
浏览 6
提问于2013-08-01
得票数 1
1
回答
PySpark:获取ROC曲线
中
每个点
的
阈值
(截止
值
)
apache-spark
、
pyspark
、
roc
我从PySpark开始,构建
二
进制
分类
模型(logistic回归),我需要为我
的
模型找到最佳
阈值
(截止点)。 显示了如何提取ROC曲线,但只显示了TPR和FPR
的
值
。它对于绘图和选择
最优
点很有用,但我找不到
阈值
。我知道我可以使用H2O为ROC曲线
中
的
每一
浏览 10
提问于2019-01-29
得票数 1
1
回答
当使用
阈值
< 0.5时,如何解释
二
进制
分类
器输出
的
分数?
machine-learning
、
classification
、
data-mining
、
data-science-model
我
的
理解是,
二
进制
分类
器输出
的
分数,例如对输入实例
的
logistic回归,被解释为属于1类
的
实例
的
概率。
阈值
0.5用于根据实例
的
分数
分类
如下。可以使用不同
的
阈值
对实例进行
分类
。最佳
阈值
最大限度地提高了
数据
的
灵敏度和特异性。但是,当
最优
阈值
< 0.5 (例如0.1 )时,
浏览 0
提问于2022-02-24
得票数 0
1
回答
单变量异常检测
中
的
混淆矩阵与AUC
python
、
k-means
、
confusion-matrix
、
auc
在csv文件上
的
代码i
中
,该文件只有一列。里面的
数据
并不那么重要,只有正常
的
数字。all_data.column.values.reshape(-1, 1))我
的
问题是在本专栏
中
,我增加了一些反常现象。将这些比列最大
值
大得多
的
异常相加,然后检查增加
的
50项异常
浏览 0
提问于2020-03-05
得票数 0
2
回答
中国
的
零分母和精确召回?
information-retrieval
、
roc
、
precision-recall
TPR
的
最优
值
为1,而FPR为0(实际上,ROC空间中
的
最优
点是(0,1))。需要澄清
的
更新: 我用to /P和ROC曲线来确定
分类
器
的
<e
浏览 5
提问于2017-05-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras得到模型
的
最优
AUC
阈值
python
、
tensorflow
、
keras
、
statistics
我用Keras训练了一个
二
进制
分类
器。==================] - 1s 3ms/step - loss: 0.2773 - auc: 0.8560 - val_loss: 0.2441 - val_auc: 0.9029当我将binary_train_data传递给
二
进制模型时,输出分数最低
的
是0.6,但在平衡
数据
集中,乙状结肠激活
的
截止
阈值</
浏览 10
提问于2022-10-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
理解精确召回曲线和精确/召回度量
python
、
metrics
、
precision-recall
我想了解为什么少数类("1")
的
精确召回曲线如此好,而对于同一个类
的
精度(0,2)和召回(0,4)
的
度量却如此糟糕。下面您可以看到所使用
的
代码。
浏览 0
提问于2021-07-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
需要预测分数
的
二
级模型.
分类
或回归方法
classification
、
regression
、
predictive-modeling
、
svm
、
prediction
一旦找到了
最优
模型,第
二
步是检索这些预测
的
概率,并使用这些概率计算出
最优
阈值
(基于精度度量),以便随后对我
的
数据
进行
分类
。因此,我知道对于第
二
步,我需要使用
分类
精度度量,例如f1评分,以求出最佳
阈值
,然而,我正在讨论第一步
的
最佳方法。我最初
的
想法是做一个两级
分类
模型。我使用
的
模型是在R
中
实现
的
浏览 0
提问于2020-05-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
3类
分类
问题
的
截断
阈值
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
roc
、
auc
针对一个3类(低、
中
、高)
分类
问题,建立了一个随机森林模型,并求出了该模型
的
最优
概率
阈值
。metrics.roc_curve(y_test, predicted_proba[:, -1])ValueError: multiclass format is not supported 如何为三类问题找到
最优
的
概率决策
阈值
浏览 2
提问于2020-11-20
得票数 0
1
回答
召回后
的
分类
精度与精度
python
、
numpy
、
machine-learning
、
classification
我只是想知道这是否是一种计算
分类
准确性
的
合法方法: 回忆,精度,
阈值
= precision_recall_curve(np.array(np_y_true),np.array(np_y_scores))精度=0,
阈值
中
<em
浏览 5
提问于2016-03-05
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Keras
二
进制
分类
. Sigmoid激活函数
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
keras
、
sigmoid
我用tensorflow在Keras
中
实现了一个基本
的
MLP,并试图解决一个
二
进制
分类
问题。对于
二
进制
分类
,sigmoid似乎是推荐
的
激活函数,我不太理解其中
的
原因,以及Keras如何处理这个问题。在Keras
中
,我没有看到任何方法来指定这个
阈值
,所以我假设它是在后端隐式完成
的
?如果是这种情况,那么Keras如何区分在
二
进制
分类
问题中使用sigmoid,还是在回归
浏览 0
提问于2018-03-06
得票数 21
回答已采纳
1
回答
二
进制
分类
器
中
的
阈值
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
classification
我试图理解decision_function和predict_proba在
二
进制
分类
器
中
的
用法,并在precision_recall_curve
中
遇到了
阈值
如果
阈值
是对这些
数据</em
浏览 21
提问于2020-04-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于特征集
的
决策树算法
python
、
random-forest
、
decision-tree
、
tf-idf
、
naivebayes
但是我想删除这个条件,因为这个
值
在现实世界
中
的
决策时是不可用
的
。 我正在考虑用决策树/随机森林方法来训练特征集上
的
分类
器。
浏览 0
提问于2019-05-30
得票数 0
2
回答
为什么损失减少,准确度没有增加?PyTorch
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
conv-neural-network
我在毕道尔创建一个CNN,我想我
的
训练功能有一些问题。Epoch: 1Epoch: 2%50.0correct: 234, N_test: 468 ------> loss: 32.23730827, accuracy_val: %50.0 我知道,虽然它们是相关
的
,
浏览 4
提问于2021-12-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在Pyspark
中
传递什么作为朴素贝叶斯
分类
器
的
阈值
?
apache-spark
、
pyspark
、
naivebayes
、
roc
我试图在使用朴素贝叶斯
分类
器
的
同时,为我
的
模型绘制ROC曲线。为此,我需要更改
分类
器
的
阈值
。按照我
的
解释,必须传递一个列表,其中包含每个类别的
阈值
。因此,如果我有两个类别,t是我想要设置
的
阈值
(0 <= t <= 1),那么我必须传递一个这样
的
列表: 1-t,t。不管怎样,当我尝试做ROC曲线时,我得到了这样
的
结果:考虑到结果,我
的
想法是我
浏览 4
提问于2021-06-07
得票数 0
2
回答
在roc_curve度量中有一个大于1
的
阈值
可以吗?
roc
、
auc
预测来自Train_features
的
每个选定样本
的
类分配概率选择AUC必须确定
的
类别。preds = probs[:,1] 计算假阳性率、真阳性率以及能清晰区分TP和TN
的
可能
阈值
。
浏览 0
提问于2019-11-11
得票数 3
回答已采纳
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