【九月打卡】第18天 Python3入门机器学习

2022/9/24 4:17:00

本文主要是介绍【九月打卡】第18天 Python3入门机器学习,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

①课程介绍


课程名称:Python3入门机器学习 经典算法与应用 入行人工智能
课程章节:9-8;9-9
主讲老师:liuyubobobo

内容导读


  • 第一部分 OVR实现原理
  • 第二部分 OvO实现原理
  • 第三部分
  • 第四部分

②课程详细


OvR,OvO 逻辑回归只可以解决二分类问题,这里就如何将二分类变成多分类

OvR ONE VS REST一对剩余

OvO ONE VS ONE 一对一

第一部分 OVR实现原理

数据准备

训练数据

  • 选取9个小球,X=9
  • 共有三种颜色,红黄蓝,y = 3红 or 3黄 or 3蓝

训练过程


分为三个训练器

  • 训练器1 ==红和其他类别
  • 训练器2 ==黄和其他类别
  • 训练器3 ==蓝和其他类别

整理数据

原始数据【红,红,红,黄,黄,黄,蓝,蓝,蓝】

  • 在训练器1中将数据变成这样【红,红,红,灰,灰,灰,灰,灰,灰】
  • 在训练器2中将数据变成这样【灰,灰,灰,黄,黄,黄,灰,灰,灰】
  • 在训练器3中将数据变成这样【灰,灰,灰,灰,灰,灰,蓝,蓝,蓝
    图片描述
    这样就把一个多分类问题变成了三个二分类问题。
  • 通过逻辑回归计算出训练器1红色与灰色的决策边界
  • 通过逻辑回归计算出训练器1黄色与灰色的决策边界
  • 通过逻辑回归计算出训练器1蓝色与灰色的决策边界

测试过程


数据准备

一个红球

图片描述

  1. 一个红球进入三个训练器,分别得到三种概率(0.9,0.1,0.01)
  2. 选取概率最高的训练器1,判断这个求是红球的概率为90%
  3. 判断概率>50%,输出y=红色
    多个球的话依次类推

第二部分 OvO实现原理

数据准备

训练数据(老样子)

  • 选取9个小球,X=9
  • 共有三种颜色,红黄蓝,y = 3红 or 3黄 or 3蓝

训练过程


分为三个训练器

  • 训练器1 ==红球和蓝球
  • 训练器2 ==红球和黄球
  • 训练器3 ==蓝球和黄球

整理数据

原始数据【红,红,红,黄,黄,黄,绿,绿,绿】

  • 在训练器1中将数据变成这样【红,红,红蓝,蓝,蓝
  • 在训练器2中将数据变成这样【红,红,红黄,黄,黄
  • 在训练器3中将数据变成这样【黄,黄,黄蓝,蓝,蓝
    图片描述
    将三分数据分别输入三份训练器,从而得到三个决策边界
    图片描述

测试过程

《不确定3》


数据准备

一个红球

  1. 一个红球进入训练器1,训练器2和训练器3
  2. 分别得出三条概率(红:90%,蓝10%)(红:91%,黄:9%)(黄:11%,蓝:89%),

第一个分类器判断为 红

第二个分类器判断为 红

第三个分类器判断为 蓝

三个分类器,有两个分类器判断为 红;判断为红的分类器最多。所以最终,OvO 的判断是 红。

③课程思考


  • 这种二分类转换为多分类的问题的方式很酷,就是耗能了一点,很不错的思路,继续加油!!!

④课程截图




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