Howtosignalprocessing
- Bagaimana Anda menentukan ambang batas untuk klasifikasi multiclass?
- Apa akurasi yang baik untuk klasifikasi multiclass?
- Apa metrik yang baik untuk klasifikasi multiclass?
- Apa nilai ambang batas dalam klasifikasi?
Bagaimana Anda menentukan ambang batas untuk klasifikasi multiclass?
Berbeda dengan proses untuk masalah klasifikasi biner, Anda tidak perlu memilih ambang batas skor untuk membuat prediksi. Jawaban yang diprediksi adalah kelas (i.e., label) dengan skor yang diprediksi tertinggi.
Apa akurasi yang baik untuk klasifikasi multiclass?
Metrik yang berlaku untuk mengevaluasi model klasifikasi multiclass adalah: akurasi: proporsi prediksi yang benar. Umumnya dikonversi menjadi persentase di mana 100% adalah classifier yang sempurna. Untuk dataset yang seimbang, akurasi 100%k di mana k adalah jumlah kelas, adalah classifier acak.
Apa metrik yang baik untuk klasifikasi multiclass?
Metrik yang paling umum digunakan untuk multi-kelas adalah skor F1, akurasi rata-rata, log-los.
Apa nilai ambang batas dalam klasifikasi?
Apa ambang klasifikasi? Ambang klasifikasi dalam ML, juga disebut ambang keputusan, memungkinkan kita untuk memetakan output sigmoid dari klasifikasi biner ke kategori biner. Mari kita ambil contoh regresi logistik yang diterapkan pada deteksi spam, di mana kedua kelasnya adalah spam dan non-spam.
