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二分类数据集（二分类数据集下载）

发布时间：2023-04-15 16:36:08 稿源：创意岭阅读： 137

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于二分类数据集的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、如何用caffe解决回归问题
2、数据集的处理方法
3、吸烟检测二分类方法
4、分类指标

二分类数据集（二分类数据集下载）

一、如何用caffe解决回归问题

基于caffe做目标检测的问题，需要利用caffe来训练一个回归网络，用来预测object在图像中的位置（x1,y1,width,height）。但是现有的caffe版本（happynear版本）只适用于二分类问题的数据集转换，所以需要修改caffe源码，使之也可以转换回归问题的数据集。主要是参照proto36行改成repeatedfloatlabel=5;，然后运行extract_proto.bat2.修改data_layer.hpp

二、数据集的处理方法

数据集是美国加州大学欧文分校提出的一种适合模式识别和机器学习方向的开源数据集，很多学者选择使用UCI上的数据集来验证自己所提算法的正确性。博文写作时已拥有488个数据集，数据集还在不断扩充中，这些数据集主要分为二值分类问题、多分类问题以及回归拟合问题。UCI数据集提供了各个数据集的上主要属性，可以根据自己提出的各类算法在其数据集上做实验结果论证，证明自己所提算法的合理性。

包括了数据集页面入口、最新数据集、经典数据集及数据集的最近消息等。数据集页面入口提供了进入官网查看全部数据集的链接，为了方便用户查找在「最新数据集」和「经典数据集」区域整理了最新收录以及引用最多的几个数据集。如果只是简单测试下代码，直接点击页面上提供的数据集链接下载几个数据集就可以了，如果还需要更多数据集那就进入数据集页面入口，该页面发布有全部的数据集。

三、吸烟检测二分类方法

机器学习技术。

吸烟检测二分类方法主要利用机器学习技术来构建分类模型，用于识别是否存在吸烟行为，可以利用现有的吸烟数据集进行训练，从而提高准确性。

吸烟检查通常需要配合医生进行肺部CT扫描检查，通过肺部CT扫描检查，能够明确吸烟对腹部产生的损害性。

四、分类指标

评估结果用于反应模型的好坏，必须设计合适的评估指标来测量该模型的好坏。模型的好坏是相对的，使用不同的评估指标对模型的判定会得到不一样的结果。

评估指标根据任务类型可以分为：分类指标、回归指标、聚类指标和排序指标等，本文主要关注分类指标。

分类的评价指标一般是分类准确率（accuracy）：对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。准确率在二分类与多分类都能应用。

对于二分类常用的指标为精确率（precision）与召回率（recall）。

根据上图的混淆矩阵可以得出精确率与召回率的定义：

TP—将正类预测为正类的样本数；

FN—将正类预测为负类的样本数；

FP—将负类预测为正类的样本数；

TN—将负类预测为负类的样本数；

精确率定义为：

召回率定义为：

精确率可以理解为在所有预测为正类这个事件的准确率有多高，召回率可以理解为真正的正类有多少被挑选了出来。理想情况下，精确率和召回率都是越高越好，但是事实一般相反，精确率高的时候，召回率低；召回率高的时候，精确率低。因此需要结合实际业务看更关注哪一个指标来判定模型好坏，为了达到更好效果，设计了一些综合考虑精确率与召回率的指标，如_{$F_1$} 值，_{$F_1$} 值是精确率和召回率的调和平均值：

精确率和召回率都高时，值也会高。

[ROC曲线]作为常用的二分类评价指标，其全称为接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic）。该曲线纵坐标真正率（TPR），横坐标为假正率（FPR），其定义如下：

则ROC曲线位于横纵坐标阈值都为0-1之间，因此首先考虑4个特殊点（0，0）、（1， 1）、（0， 1）、（1， 0）。（0， 0）点表示TPR=FPR=0，即TP=FP=0，表示该分类器将所有样本都分为负类。同理，（1， 1）表示分类器将所有样本都分类为正类。（0， 1）点表示：FPR=0,TPR=1；意味着FP=0,FN=0，这样就是一个完美的分类器，正负类都分类完全正确。（1， 0）点表示TP=0, TN=0，这就是最糟糕的一个分类器，完美错过所有正确答案。综上，ROC曲线上的点越靠近左上方，那么该分类器就越好。

每一对TPR与FPR值可以描绘出一个点，为了得到一条ROC曲线，需要调整不同的预测概率，来得到不同TPR于FPR值对，这样就可以得到一条ROC曲线。AUC（Area under the Curve of ROC）即ROC曲线下的面积，取值越大说明正确率越高。

sklearn.metrics模块实现了一些loss, score以及一些工具函数来计算分类性能。

一些二分类(binary classification)使用的case：

以上就是关于二分类数据集相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。