python中的图像分类预测不准确
在Python中进行图像分类预测时，不准确的原因可能有多种。下面是一些可能的原因和解决方法：
- 数据集质量不佳：图像分类预测的准确性很大程度上取决于训练数据集的质量。如果数据集中存在标注错误、噪声或不平衡的类别分布，预测结果可能不准确。解决方法是确保使用高质量、准确标注的数据集，并进行数据清洗和预处理。
- 模型选择不当：不同的图像分类任务可能需要使用不同的模型架构。如果选择的模型不适用于特定的图像分类任务，预测结果可能不准确。解决方法是选择适合任务的模型，如卷积神经网络（CNN）等常用的图像分类模型。
- 模型训练不充分：模型需要通过大量的训练数据进行训练，以学习到有效的特征表示和分类决策。如果模型的训练数据量不足或训练迭代次数过少，预测结果可能不准确。解决方法是增加训练数据量，增加训练迭代次数，或使用迁移学习等技术来利用预训练模型。
- 特征提取不准确：图像分类任务中，提取有效的图像特征对于准确分类至关重要。如果特征提取方法选择不当或参数设置不合理，预测结果可能不准确。解决方法是使用经过验证的特征提取方法，如使用预训练的卷积神经网络进行特征提取。
- 数据预处理不当：在进行图像分类预测之前，通常需要对图像进行预处理，如图像尺寸调整、归一化、去噪等。如果预处理方法选择不当或参数设置不合理，预测结果可能不准确。解决方法是使用合适的图像预处理方法，并根据具体情况进行参数调整。
- 超参数调整不当：模型中的超参数（如学习率、批大小、正则化参数等）对于模型的性能和准确性有重要影响。如果超参数调整不当，预测结果可能不准确。解决方法是通过交叉验证等方法进行超参数调整，找到最优的超参数组合。
- 模型过拟合或欠拟合：过拟合和欠拟合是常见的模型训练问题，会导致预测结果不准确。过拟合指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，欠拟合指模型无法很好地拟合训练数据。解决方法是通过正则化、数据增强、调整模型复杂度等方法来避免过拟合或欠拟合。
总结起来，提高Python中图像分类预测的准确性需要注意数据集质量、模型选择、模型训练、特征提取、数据预处理、超参数调整以及过拟合和欠拟合等问题。通过综合考虑这些因素，并进行相应的优化和调整，可以提高图像分类预测的准确性。
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机器学习:基于测试数据的训练模型
machine-learning
我想知道一个模型是否也是从测试数据中训练自己，同时对它进行多次评估，从而导致了一个过度拟合的场景。通常，我们将训练数据分成train-test分割，我注意到有些人将它分成3组数据-- train、test和eval。eval是对模型的最终评价。我可能错了，但我的观点是，如果上面提到的场景不是真的，那么就不需要eval数据集。
需要澄清一下。
浏览 5提问于2018-01-03得票数 1
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提高高度不平衡数据集的精度
machine-learning-model、imbalanced-learn
我需要一些建议来提高我的模型的准确性。
训练数据的形状为：(166573，14)
📷
它有所有int列和float列。我已经删除了claims_daysaway列，因为大多数值都是NaN，并将Nan值替换为mean列。
X_train = train.drop(['outcome','testindex','claims_daysaway'], axis=1)
y_train = train['outcome']
📷
由于值在不同的尺度上，我使用StandScaler()对值进行标准化。
📷
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列车“结果”.v
浏览 0提问于2019-04-21得票数 1
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如何知道模型已经开始过火了？
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我希望以下摘录将提供一个洞察我的问题将是什么。这些是来自这里的。
然后，学习逐渐减缓。最后，在280年代前后，分类精度几乎停止了提高。后来的年代只是在280年代的精度值附近看到了小的随机波动。与之前的图表相比，与培训数据相关的成本继续平稳下降。如果我们只看这一成本，我们的模式似乎仍在“变得更好”。但测试精度的结果表明，改进是一种幻想。就像费米不喜欢的模型一样，我们的网络在800年后所学习的东西不再推广到测试数据中。所以这是没有用的学习。我们说网络是过度适应或过度训练超过时代280。
我们正在训练一个神经网络，训练数据的成本(训练数据)一直下降到400年代，但在280年代以后，分类精度变得静态(
浏览 0提问于2017-05-22得票数 12
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超参数整定与分类算法的比较
python、machine-learning、model、comparison、hyperparameters
对于分类算法的比较，我有一个疑问。
我正在做一个关于数据集的超参数调优和分类模型比较的项目。我们的目标是为我的数据集找出最适合我的超参数的模型。
例如:我有两个分类模型(支持向量机和随机森林)，我的数据集有1000行和10列(9列是特性)，最后一列是可分层的。
首先，我将dataset分为2部分(80-10行)，用于相应的训练(800行)和测试(200行)。在此基础上，利用CV = 10的网格搜索对这2种模型(支持向量机和随机森林模型)上的训练集进行参数整定。当对每个模型识别超参数时，我使用这两个模型的这些超参数在训练和测试集上测试Accuracy_score，以确定哪一个模型对我的数据是最好
浏览 0提问于2020-12-31得票数 0
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在Mask-R-CNN中，测试和验证之间有什么区别？
validation、neural-network、instance、loss、faster-rcnn
我有自己的图像数据集，并使用Mask-R-CNN进行训练。在这里，您可以将数据集分为训练、验证和测试。 我想知道验证和测试之间的区别。我知道，验证通常用于在每个时期之后查看NN的质量。在此基础上，你可以看到神经网络有多好，以及是否发生了过拟合。但我想知道神经网络是否基于验证集进行学习。 基于训练集，神经网络在每幅图像之后学习，并调整每个神经元以减少损失。在神经网络完成学习后，我们使用测试集来查看我们的神经网络对于新的未见过的图像有多好。 但是在基于验证集的Mask-R-CNN中到底发生了什么？验证集是否仅用于查看结果？或者会根据验证结果调整一些参数，以避免过度拟合？即使是这种情况，验证集对参
浏览 68提问于2019-04-16得票数 0
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毫升:分类模式比较
classification、logistic-regression、model-selection
给定的是我需要用于分类的数据集，我希望比较不同分类模型的性能。让我们假设，我想看看逻辑回归(具有不同的断点)和KNN。如果我按以下方式进行，是否有任何问题：
在培训和验证数据中分离数据(以及用于对获奖模型进行性能评估的测试集)。
在训练集上训练logistic回归模型和KNN分类模型。对于0到1之间的每个截断点t，考虑了logistic回归模型作为分类模型，因此回归模型导致了许多分类模型。
现在，我在一定范围内(假设0.01到0.99)比较了我的所有分类模型(t和KNN)在验证数据上的分类性能。我会选择性能最好的(基于某一指标)的。
我正在和其他人讨论这个问题，他认为t需要被看作是超参数，而这
浏览 0提问于2020-06-04得票数 3
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是否有可能在训练精度较低的情况下过度拟合？
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现在我想知道为什么当我用15个时期训练时，我的准确率降低了10%，而训练准确率只有53%。它
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验证损失不增加
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我在20个样本上训练它过适应，现在理论上训练损失应该减少，验证损失应该增加。因为模特不应该学任何东西，但我的火车和瓦尔损失都在减少。
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我怎样才能把它进一步分类呢？
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浏览 0提问于2022-08-15得票数 0
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极随机验证损失/准确性
keras、tensorflow、image-segmentation
我正在进行卫星数据方面的培训。由于数据中的类分布极不均衡，因此本文采用随机多数欠采样的方法对神经网络进行训练，人为地平衡了每个班的训练样本数。在验证过程中，我不以任何方式对数据进行重采样。
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在上面的图表中，橙色是训练的表现，蓝色是验证。验证精度和损失值比训练精度和损失大得多。即使训练正确率在90%左右，验证精度在某一时间点甚至达到0.2%。为什么验证指标波动得很厉害，而训练指标却保持相当恒定？
关于模型/数据的一些补充资料：
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浏览 0提问于2020-08-31得票数 1
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AWS救生图像分类超参数配置
image-processing、amazon-sagemaker、hyperparameters、resnet
图像分类超参数配置
我使用SageMaker内置的图像分类来训练模型自己的数据集，其中包含三个类对象的原始图像。每个类别都包含不同的手机模型图像，如iphone6plus、iphone7plus和三星s7edge。
这些图像是通过手机摄像头拍摄的，然后调整到224*224维进行训练。训练样本总数为1920个，类数为3个。经过多次训练，我得到的平均模型验证精度为0.4或更低，这是不准确的。
为了提高模型的准确性，我需要在参数中输入哪些推荐值？这是我第一次训练模特，我需要一些指导。谢谢。
浏览 3提问于2019-08-16得票数 0
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列车与试验误差的关系
machine-learning、cnn、svm、variance、bias
我有一些特别的问题，我无法从书本中得到答案。因此，我在这里寻求帮助，如果可能的话，我将非常感谢一个直观的解释。
一般来说，神经网络有一个偏差/方差权衡，因此我们需要一个正则化。偏高->欠拟合；方差高-过拟合。
为了解决过拟合问题，我们采用正则化方法对权值进行对比。这是一个超参数，并应在培训期间学习，根据我的理解使用交叉验证。因此，数据集被分割成一个训练、验证和测试集。测试集是独立的，在学习过程中模型是看不到的，但是我们有可用的标签。基于该测试集，我们通常会报告假阳性、混淆矩阵、错误分类等统计数据。
( Q1)这种偏差/方差问题是否也出现在其他算法中，如支持向量机、最小方差分析等？
在卷积
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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如果一个深度学习模型以前“看到”过相同的测试图像，那么它的性能会受到影响吗？
python、performance、pytorch、artificial-intelligence、yolo
我正在处理用于对象检测任务的YOLOv3模型。我正在使用为COCO数据集生成的预先训练过的权重，但是，对于我正在处理的问题，我有自己的数据。据我所知，使用这些经过训练的权重作为我自己的模型的起点，一旦在一个完全不同的数据集上进行训练，它不应该对模型的性能产生任何影响(对吗？)
我的问题是:如果我对它进行多次训练，每次在相同的测试集上测试它，该模型会给出“诚实”的结果吗?或者它会有更好的性能，因为它在早期的实验中已经暴露在这些测试图像中了吗？我听人说过“模型已经看到了数据”，这适用于我的情况吗？
浏览 3提问于2022-03-24得票数 0
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是否比总分更重要(F1: 80-60-40%或43-40-40)？
overfitting
我一直试图用不同的分类器来建模一个数据集。响应是高度不平衡的(二进制)，我有数值和分类变量，所以我采用了SMOTENC和随机过采样方法的训练集。此外，我还使用了一个验证集来通过GridSearchCV()优化模型参数。由于精确性和回忆性对我来说都很重要，所以我用f1找到了最好的型号。
我应该注意到，我通过聚类分析选择了这三个子集，并从每个集群中通过分层的train_test_split()提取样本；因此，我更有信心这些子集具有更大的相似性。
由于决策树和随机森林或增强技术的复杂性，我通常在训练集上得到高拟合(高f1分数)，在验证集上得到较高的拟合，而在测试集上得到中等到低的拟合。
过度拟合的一
浏览 0提问于2019-12-10得票数 1
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如何知道何时发生过拟合？
python、scikit-learn、overfitting-underfitting
我有一个包含3961个不同行和32列的训练数据，我希望将其适合随机森林和梯度提升模型。在训练时，我需要微调模型的超参数，以获得尽可能好的AUC。为此，我使用Scipy中描述的盆地跳跃算法最小化数量1-AUC(Y_real，Y_pred)；因此我的训练和内部验证子样本是相同的。
当优化完成后，我得到了随机森林的AUC=0.994，而对于梯度提升我得到了AUC=1。我是不是对这些模型过度拟合了？我怎么知道在训练过程中什么时候发生了过拟合？
浏览 10提问于2021-01-20得票数 0
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分类器与精度
machine-learning、python、svm、naive-bayes-classifier、text-classification
我想问你如何使用分类器和确定模型的准确性。我有我的数据集，我已经清理了文本(删除断点，标点符号，删除空行，.)。然后我把它分成火车和测试。由于我想确定一个电子邮件是否是垃圾邮件，我已经使用了常见的分类器，即朴素贝叶斯，支持向量机和逻辑回归。在这里，我只是包括我的火车和测试数据集:没有其他！我正在使用Python运行此分析。我的问题是:应该足够了还是应该实现新的算法？
如果你能给我一个例子，说明一个已经存在的算法是如何被改进的，那也是很好的。
我阅读了大量关于文本分类准确性的文献，在所有的论文中，作者使用支持向量机、Na ve Bayes、logistic回归等方法对垃圾邮件进行分类。但我不知道
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
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产生相同输出的Keras模型
python、machine-learning、keras
我见过有类似问题的几个问题，但都没有解决我的问题。我正在尝试将Keras中的一个神经网络与一个具有22个输入特性的数据集相匹配，以便进行二进制分类。问题是我只有195份训练样本。我知道这是一个小数据集，但我不知道是否有可能以合理的精度来拟合一个模型(我的目标是达到95%以上的准确性)。我遇到的问题是，我的模型只输出1并获得75%的准确性，因为我的数据集是75%的正案例。下面是我的代码：
data = pd.read_csv("") #filename omitted, but it loads properly
scaler = MinMaxScaler()
X = scale
浏览 2提问于2019-09-23得票数 0
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不平衡数据集分类的训练、测试分割
python、classification、training
我有一个做二进制分类的模型。
我的数据集是高度不平衡的，所以我认为在训练模型之前，我应该用不适当的抽样来平衡它。因此，平衡数据集，然后随机分割它。这条路对吗？还是应该平衡测试和训练数据集？
我只试着平衡整个数据集，我获得了80%的训练精度，但是在测试集上，我得到了30%的准确率。这看起来不对？
但我也不认为我应该平衡测试集，因为它可以被认为是偏见。
怎样才是正确的方法？
谢谢
更新:我有40万个样本，10%是1s，90%是0。我无法获得更多的数据。我试着保存整个数据集，但我不知道如何将其分割成训练集和测试集。在列车和测试数据集中是否需要相同的分布？
浏览 0提问于2018-06-08得票数 20
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什么时候xgboost或catboost比Logistic回归更好？
classification、predictive-modeling、logistic-regression、xgboost
我需要改进算法的预测结果，该算法已经基于逻辑回归(用于二进制分类)编程。
我尝试使用XGBoost和CatBoost (默认参数)。但训练该模型需要很长时间(LR约1 min，boost约20 min)。如果我想应用调优参数，可能需要更多的时间来拟合参数。
我想问一问，是否有任何建议，应用快速助推方法。如果有更好的表现的其他方法，我希望提及它们，请。
Ps:我的数据大约是280,000个简单数和247 (数字)特征；
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
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具有过采样/不平衡数据的模型决策阈值优化
cross-validation、model-selection、smote、grid-search
我正在开发一个具有高度不平衡数据集(0.7%的少数类)的模型。为了纠正这种不平衡，我打算使用不平衡的学习库中的算法进行过度抽样。我有一个工作流程，我想要分享，并获得一个意见，如果我是朝着正确的方向，或者我可能错过了什么。
分离式列车/测试/Val
为GridSearch设置流水线并优化超参数(管道只对训练折叠进行过采样)
评分标准将是AUC，因为训练集在这一点上是平衡的。
由于模型是在平衡数据集上训练的，因此它可能非常保守，并且预测了许多假阳性。
考虑到上述因素，将对模型进行校准，以获得更精确的概率(CalibratedClassifierCV)。
在验证集上查看具有校准概率阈值的精度/召回曲
浏览 0提问于2018-09-21得票数 2
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使用验证、培训和测试集之间的顺序
machine-learning、cross-validation、train-test-split
我试图了解机器学习中的模型评估和验证过程。具体而言，培训、验证和测试集的使用顺序和方式。
假设我有一个数据集，我想使用线性回归。我在各种多项式度(超参数)之间犹豫不决.
在中，这似乎意味着顺序应该是：
将数据拆分为培训集、验证集和测试集
使用训练集来拟合模型(找到最佳参数:多项式系数)。
之后，使用验证集来找到最佳的超参数(在这种情况下，多项式度)(维基百科的文章说：“连续地，拟合模型用于预测第二个数据集中的观测结果，称为验证数据集”)。
最后，使用测试集对与训练集相匹配的模型进行评分。
然而，在我看来，这似乎很奇怪:如果您还没有选择您的超参数(在这种情况下是多项式度)
浏览 1提问于2019-01-10得票数 1
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