老师,能够说明一下8和1 1和9的这种调整方式吗,在实际生产中,这种问题是比较多的
来源：10-9 多分类问题中的混淆矩阵
慕运维7479159
2018-05-30
老师,能够说明一下8和1 1和9的这种调整方式吗,在实际生产中,这种问题是比较多的
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2回答
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在这一章，我们介绍了可以通过调节算法内部的threshold来改进二分类问题的性能结果，这个方法同样适用于多分类问题。因为对于大多数参数学习算法来说，多分类问题本质也是二分类问题，可以回忆一下OvO和OvA：）
但是，调整threshold绝对不是唯一的方法。实际上，在调整算法性能方面，使用机器学习算法的套路是统一的：使用更多的数据；使用更好的数据；特征工程挖掘数据本身更好的特征；使用更合适的算法；为算法调整更适合的参数（调参）。上面说的调节threshold，本质就是调参
我们在这一章，只是介绍了更多对分类问题的评价方法，这并不意味着我们在使用机器学习算法上会有什么不同。只不过，我们多了更多的武器，从更多的维度，可以衡量我们的算法哪里好，哪里不好：）
112018-06-01 -
liuyubobobo
2018-05-30
抱歉，我没有理解你的问题，具体是指什么？
012018-05-31
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