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测试分类
发布时间：
2023/03/06 23:29
通常的分类学习方法中都有一个共同的假设，即不同类别的训练样例数目相同。如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常对分类影响不大，但是若差别很大，则会对学习造成影响，测试结果非常差。例如二分类问题中有998个反例，正例有2个，那么学习方法只需返回一个永远将新样本预测为反例的分类器，就能达到99.8%的精度；然而这样的分类器没有价值，我们必须要解决这个问题。
在本教程中，我们将构建一个TensorFlow.js模型，以使用卷积神经识别手写数字。首先，我们将通过让分类器数千个手写数字图片及其标签来训练分类器。然后，我们会使用模型从未见过的测试数据来评估该分类器的准确性。
分类是机器学习要解决的基本问题，将测试数据分成两个类，如垃圾邮件的判别、房贷是否允许等问题的判断。多元分类是二元分类的逻辑延伸。例如，在因特网的流分类的情况下，根据问题的分类，网页可以被归类为体育、新闻、技术等，依此类推。
虽然前面训练集产生的模型的准确率能达到99.8%,但是实际测试集的准确率又是不确定的，不一定比他高还是比他低，但幅度肯定不会很大。同时从算法本身来看就存在着一定的缺陷，因为经典的SVM分类算法要求分类属性是二元变量，而对于多元变量来说，必须组合多个SVM模型，从而可能是算法的准确度下降，对本项目的数据来说，每一个样本可能属于多个类别，因此使用svm分类的时候，可能导致算法的准确度下降。
，依据供电电压分类以及测试严酷度等级确定EUT要满足的的功能状态等级。标准针对每种供电电压分类等级&测试严酷度等级组合都规定了DUT的功能分类等级。
分类主要是对目标数据进行分类。可以通过训练集建立模型，通过测试集去验证模型的效果，再通过该模型对目标数据进行分类。其中常用的分类算法是决策树。
对未知分类或者临时未知分类数据进行检验，旨在预测该数据所属分类或者所属分类。提出一种基于贝叶斯（BNN）和决策树算法（ID3）的无监督学习方法。首先利用支持向量机对样本进行初步划分；再通过属性约简得到初始分类器；根据测试集训练分类器。实验结果良好。证明了其有效性。准确性高。效率高。实用性强。方便实用。利用分类已知的同类数据对分类规则进行学习，再把它们运用到未知分类数据中。
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