machine-learning - 除了数据可视化之外，分类中的数据分离还有哪些指标或指标？

Question

除了 PCA 或通过将数据投影到两台 PC 上并在二维空间中绘制图来表示数据之外，还有哪些其他技术可以指示数据区分？

Answer 1

当您的分类任务中只有两个类时，您可以使用:

<强>1。 ROC/AUC/GINI:他们可能会以一种易于理解的方式向您展示分类器的分数是否擅长区分您的类别。

<强>2。 ANN:最后一层的可视化:您可以对网络最后一层的输出使用某种数据可视化方法。如果那里的类(class)分开得很好 - 您可能会期望他们之间有很好的区别。

这些是我经常使用的方法。对于多类任务，第二种方法保持不变。在第一个中，您可以使用“First vs Rest”、“Second vs Rest”等。

更新:我强烈建议您使用其他可视化/降维方法，例如T-SNE或ISOMAPS。您可以阅读这些方法的详细解释here .