Limiar para classificação multiclasse

1. Como você determina o limite para a classificação multiclasse?
2. O que é uma boa precisão para a classificação multiclasse?
3. O que é uma boa métrica para classificação multiclasse?
4. Qual é o valor limite da classificação?

Como você determina o limite para a classificação multiclasse?

Ao contrário do processo de problemas de classificação binária, você não precisa escolher um limite de pontuação para fazer previsões. A resposta prevista é a classe (eu.e., etiqueta) com a maior pontuação prevista.

O que é uma boa precisão para a classificação multiclasse?

As métricas predominantes para avaliar um modelo de classificação multiclasse são: precisão: a proporção de previsões que estavam corretas. Geralmente é convertido em uma porcentagem em que 100% é um classificador perfeito. Para um conjunto de dados equilibrado, uma precisão de 100%K, onde k é o número de classes, é um classificador aleatório.

O que é uma boa métrica para classificação multiclasse?

As métricas mais usadas para várias classes são a pontuação de F1, precisão média, perda de log.

Qual é o valor limite da classificação?

Qual é o limite de classificação? O limiar de classificação em ML, também chamado de limite de decisão, nos permite mapear a saída sigmóide de uma classificação binária para uma categoria binária. Vamos dar um exemplo de regressão logística aplicada à detecção de spam, onde as duas classes são spam e não spam.