提升分類器准確率的方法
❶ 如何提高不平衡數據分類問題的准確率
大概首先的課程是些分類器的演算法，和概率統計的內容。 然後可能會研究出新的分類器演算法，提高准確度，或者改進到ROC/AUC，應用到一些實際的分類，例如病理測試，垃圾郵件分類等的問題
❷ bagging可以提高分類器准確率嗎
這是必須的啊，要生成分類器，必須要有bagging.
❸ 如何使用回歸測試來評估分類器的准確率
可以使用自動化測試工具TestWriter，它可以做過回歸測試後自動生成報告~
❹ 如何提高SVM分類准確率
請指點！leoluodo(站內聯系TA)根據你使用的核函數不同進行調整。tangmnt(站內回聯系答TA)能否請leoluodo詳細解釋一下？eric2000(站內聯系TA)先測試 樣本特徵集的 可分性 再考慮，做一下可視化分析flybird_fish(站內聯系TA)壇子里應該有很多蟲子用過SVM，但是你的問題問得實在模糊，不知道該怎麼解釋給你聽。當然可以修改參數提高識別率，但是不知道你用的什麼樣的核函數，程序參數是什麼sunway1988(站內聯系TA)我的畢業設計就是做的人臉表情識別，當時識別的准確率也很低，30%左右，不過happiness的識別准確度很高，高達90%。但是，當時由於時間比較緊，就沒有繼續進行完善。不過，要想提高識別准確率，修改SVM參數是其一，但是我用參數尋優找到最優的參數進行分類，效果並沒有得到改善。所以，這種情況，我想要提高識別准確率，就應該在特徵提取上進一步優化，使提取的特徵經降維以後具有更大的區分度，這樣進行SVM分類才能得到更好的效果。
❺ 提高類不平衡數據分類准確率的方法中哪個不涉及對分類模型結構的改變
大概首先的課程是些分類器的演算法，和概率統計的內容。然後可能會研究出新的分類器演算法，提高准確度，或者改進到ROC/AUC，應用到一些實際的分類，例如病理測試，垃圾郵件分類等的問題
❻ 簡述分類器性能評估的方法
我的第一篇知乎文章提到了非平衡數據集（imbalanced set）下使用准確率作為分類器的分類性能評估指標會誤導我們選擇實際分類性能較差的分類器，並提到了幾種更適合的性能評估指標。這篇文章會從分類結果的第一步——混淆矩陣（confusion matrix）出發，介紹一些常用的分類器性能評估指標。
為了節省大家的時間，在這里列出這篇文章涉及的性能評估指標：
精度（Accuracy）
查全率（Recall）
查准率（Precision）
F1 score
Kappa
ROC和AUC
大部分的分類性能評估指標都是從混淆矩陣（confusion matrix）延伸出來的
上圖的混淆矩陣為二分類問題的混淆矩陣。二分類問題是生活中很常見的任務之一，比如醫生根據各種生理指標判斷一個人是一型糖尿病還是二型糖尿病。在上圖中Predicted和Actual分別表示預測值和真實值，在糖尿病檢測中，predicted表示醫生的診斷，actual表示患者的的真實情況。這個例子可能不是非常貼切，因為一般來說醫生的診斷出錯的概率並不大，不過不排除有一定的誤診率。上圖中的四個象限分別表示：
TP（True Positive）：預測正確的正例
FP（False Positive）：預測錯誤的正例，在統計學中又叫第二類錯誤
FN（False Negative）：預測錯誤的反例，在統計學中叫做第一類錯誤
TN（True Negative）：預測正確的反例
❼ 如何提高機器學習中的分類准確率
造成效果不好的原因可以有： 語料質量不好 特徵詞選取不好 特徵維度不夠 特徵權重不夠好 選擇的演算法學習能力弱 模型欠擬合 以上都不是，看看數據格式是不是有問題，排除不是低級錯誤導致的效果差 等等
❽ 提高圖像分類准確率的方法
藉助大數據技術，或者人工分類。
❾ 如何提高pb神經網路分類的准確率
要想提高BP神經網路分類的准確率，關鍵在於提高網路性能，使網路能夠反映內數據的內部非線性規律容。一般有以下幾種措施：
保證學習樣本質量。網路的輸出結果質量不可能超出原始訓練數據的質量，一定要保證樣本准確、典型、規模足夠大。
選定合適的輸入向量方案。輸入向量的配置方案不是固定的，可以添加自變數，增加因素。
選定適當的隱層節點數。過少學習能力不足，過多可能過擬合並且學習較慢。
調整參數，如學習率、學習目標等。
與其他演算法結合進行改進。如帶動量項的BP演算法、與GA演算法融合的GA-BP演算法等。
效果不理想時，可考慮增加隱層數量。