二进制分类阈值 Keras

编程问答 2022-05-30

问题描述

想知道是否有人可以帮助解释我正在努力解决的问题！

我已经构建了一个用于二元分类的普通网络：

for index,row in df.iterrows():
    df['%']  = df.apply(lambda x : ((int(x['END_S'])*100)/int(x['END_D'])) if x['TOTAL_COVERAGE'] == 'yes' else '')

效果很好，f1 得分为 98！然而，为了得到这个，我必须选择一个非常奇怪的阈值来为每个类分配值，因为最后一层的数字输出类似于 3.2346447e-20 或该比例。为什么是这样？为什么 sigmoid 层不能确保它更规范化？

任何帮助将不胜感激:)

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

classificationkeraskerasneural-network