Ambang untuk klasifikasi multiclass

1. Bagaimana anda menentukan ambang untuk klasifikasi multiclass?
2. Apakah ketepatan yang baik untuk klasifikasi multiclass?
3. Apakah metrik yang baik untuk klasifikasi multiclass?
4. Apakah nilai ambang dalam klasifikasi?

Bagaimana anda menentukan ambang untuk klasifikasi multiclass?

Tidak seperti proses untuk masalah klasifikasi binari, anda tidak perlu memilih ambang skor untuk membuat ramalan. Jawapan yang diramalkan adalah kelas (i.e., label) dengan skor yang diramalkan tertinggi.

Apakah ketepatan yang baik untuk klasifikasi multiclass?

Metrik yang berlaku untuk menilai model klasifikasi multiclass adalah: ketepatan: perkadaran ramalan yang betul. Ia biasanya ditukar kepada peratusan di mana 100% adalah pengelas yang sempurna. Untuk dataset seimbang, ketepatan 100%k di mana k adalah bilangan kelas, adalah pengelas rawak.

Apakah metrik yang baik untuk klasifikasi multiclass?

Metrik yang paling biasa digunakan untuk kelas pelbagai adalah skor F1, ketepatan purata, los log.

Apakah nilai ambang dalam klasifikasi?

Apakah ambang klasifikasi? Ambang klasifikasi di ML, juga dikenali sebagai ambang keputusan, membolehkan kami memetakan output sigmoid klasifikasi binari ke kategori binari. Mari kita ambil contoh regresi logistik yang digunakan untuk pengesanan spam, di mana kedua-dua kelas adalah spam dan bukan spam.