多分类模型,支持向量机回归预测模型

多分类模型,支持向量机回归预测模型

多少训练模型都是多分类问题多分类和二分类区别就是最后一层用softmax激活函数，而不是sigmoid激活函数查看分类对应print(train_generator.class_indices) 数据多分类logistic回归为什么模型显著而系数不显著模型显著是综合而言的，系数显著性是其中的个体。个体并不能代表整体，整体是个体综合的结果。但一般而言，模型

多分类模型评价⽅法1、准确率metrics.accuracy_score(y_true=y_true, y_pred=y_pred)2、平均准确率针对不平衡数据，对n个类，分别计算每个类别的准确率，然后求平均值。met分类模型的评价指标适用于multi-class 多分类问题的评价指标总结写在前面最近在做深度学习的多分类问题，主要遇到class imbalance类别不均衡(在我的数据集中最多的类别有超过1

lightgbm notice: 树模型是天⽣的多分类模型，LR、linearSVC则是基于“One-Vs-The-Rest”，即为N类训练N个模型，为样本选择⼀个最佳类别。参考：多分类和多标签算法版本系多分类模型的优点、缺点和参数：线性模型的主要参数是正则化，在回归模型中叫做alpha,在linearSVC和logistic-Regression中叫做C。alpha值较大或C值较小，说明模型简单，特别是对于回国模

˙﹏˙ 评价，并依据评估结果决策下一步工作策略，常用的评估指标有准确率、精准率、召回率、F1分数、ROC、AUC、MAE、MSE等等，本文将结合SKlearn的metrics所封装的函数，重点围绕多分类问题实因此，我们需要引入Precision (精准度),Recall (召回率)和F1-score评估指标。考虑到二分类和多分类模型中，评估指标的计算方法略有不同，我们将其分开讨论。二分类模型的常见指标快速

＋△＋ 注意：准确率这一指标在Unbalanced数据集上的表现很差，因为如果我们的正负样本数目差别很大，比如正样本100个，负样本9900个，那么直接把所有的样本都预测为负，准确率为99%,但是此分类notice: 树模型是天生的多分类模型，LR、linearSVC则是基于“One-Vs-The-Rest”，即为N类训练N个模型，为样本选择一个最佳类别。参考：多分类和多标签算法版本