机器学习(八)二元分类思想解决多元分类问题
机器学习(八)二元分类思想解决多元分类问题前言前面博文中讲到的逻辑回归解决的都是二元分类的问题,比如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件;癌症是良性还是恶性等,那么实际生活中我们会遇到很多不仅仅分两类的问题,比如,邮件归类问题,可以归为work,friend,family,hobby 等等类型;再比如天气分类,可以分为晴天,阴天,下雨,多云等等类型;那么对于这种非二元分类问题,我们如何使用逻辑回归思想..
机器学习(八)二元分类思想解决多元分类问题
前言
前面博文中讲到的逻辑回归解决的都是二元分类的问题,比如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件;癌症是良性还是恶性等,那么实际生活中我们会遇到很多不仅仅分两类的问题,比如,邮件归类问题,可以归为work,friend,family,hobby 等等类型;再比如天气分类,可以分为晴天,阴天,下雨,多云等等类型;那么对于这种非二元分类问题,我们如何使用逻辑回归思想去分类呢?
1、首先有前面的博文,我们知道逻辑回归解决的二元分类问题,那么如果我们想要用逻辑回归的思想解决多元分类问题,我们就必须设法将多元分类问题,转为二元分类问题进行解决。
例如有需要把某事物分为三类,其样本数据分布如下图:
那么我们可以将某两类先合并为一类,这样三类就变成了二类问题,利用逻辑回归方法就可以将未合并的那一类分类出来,按照这种思想,依次分出三类即可,分类过程如下图:
y=2的类别就分类出来了
y=1的类别就分类出来了
y=3的类别就分类出来了
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