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machine-learning - 多个二元分类器组合

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:52:27

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我正在尝试实现一个多层感知器分类器，并且我有一个包含 1000 个样本的数据集。有 6 个功能和 5 个可能的不同标签

根据我对 OneVsAll 的理解，我们为每个标签创建一个二元分类器，并使用训练数据训练分类器。但是，我不明白如何组合 5 个二元分类器的结果。另外，如果数据有噪声并且 2 个二元分类器预测测试样本为阳性怎么办？如果所有标签二元分类器都预测某个样本是负样本，那么我们该如何标记呢？

最佳答案

您的输出层，每个单元应返回值 h哪里0 < h < 1 。通常，在二元分类器中，您会选择一个阈值，例如 0.5您可以在其中决定输出是正结果还是负结果。在 1vsAll 的情况下，您为具有最高值 h 的输出单元选择标签。作为您的预测标签。

关于machine-learning - 多个二元分类器组合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42589306/

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