分类问题
分类问题,例如分类猫、狗、猪时,使用数字进行表示为1,2,3。而1、2、3之间有大小,分类算法为了平衡标签之间的差异,使得损失公平,会使用one-hot编码。例如,分别使用:[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]来表示猫、狗、猪。
然而有些问题,其标签本身是连续且有意义的,例如电影评分1-5分。这些分数是可以比大小的,传统的分类问题会忽视标签之间的顺序性。这时需要使用有序回归。
有序回归:
具体体现有序性的地方:
分类问题,例如分类猫、狗、猪时,使用数字进行表示为1,2,3。而1、2、3之间有大小,分类算法为了平衡标签之间的差异,使得损失公平,会使用one-hot编码。例如,分别使用:[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]来表示猫、狗、猪。
然而有些问题,其标签本身是连续且有意义的,例如电影评分1-5分。这些分数是可以比大小的,传统的分类问题会忽视标签之间的顺序性。这时需要使用有序回归。
具体体现有序性的地方: