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python - Keras:如何计算多标签分类的准确度？

coder 2023-08-16 原文

我正在进行有毒评论文本分类 Kaggle 挑战。有 6 个类别:['threat', 'severe_toxic', 'obscene', 'insult', 'identity_hate', 'toxic']。一条评论可以是这些类别的多个，因此这是一个多标签分类问题。

我用 Keras 构建了一个基本的神经网络，如下所示:

model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 128, input_length=250))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(len(classes), activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

我运行这条线:

model.fit(X_train, train_y, validation_split=0.5, epochs=3)

并在 3 个 epoch 后获得 99.11% 的准确率。

但是，99.11% 的准确率比最好的 Kaggle 提交要高很多。这让我觉得我要么(可能都是)a) 过度拟合，要么 b) 滥用 Keras 的准确性。

1) 当我使用 50% 的数据作为验证拆分并且仅使用 3 个时期时，似乎有点难以过拟合。

2) 这里的准确率只是模型正确判断每个类别的时间的百分比吗？

所以如果我输出 [0, 0, 0, 0, 0, 1] 并且正确的输出是 [0, 0, 0, 0, 0, 0]，我的准确度是 5/6？

经过一番思考，我有点认为这里的准确性指标只是查看我的模型以最高置信度预测的类别，并与基本事实进行比较。

因此，如果我的模型输出 [0, 0, 0.9, 0, 0, 0]，它会将索引 2(“淫秽”)处的类与真实值进行比较。你认为这是正在发生的事情吗？

感谢您提供的任何帮助!

最佳答案

对于多标签分类，我认为使用sigmoid 作为激活和binary_crossentropy 作为损失是正确的。

如果输出是稀疏的多标签，这意味着一些正标签和大部分是负标签，Keras accuracy 指标将被正确预测的负标签夸大。如果我没记错的话，Keras 并没有选择概率最高的标签。相反，对于二进制分类，阈值为 50%。所以预测将是 [0, 0, 0, 0, 0, 1]。如果实际标签为 [0, 0, 0, 0, 0, 0]，则准确度将为 5/6。您可以通过创建一个始终预测负面标签并查看准确性的模型来检验这一假设。

如果情况确实如此，您可以尝试不同的指标，例如 top_k_categorical_accuracy .

我能想到的另一个遥远的可能性是你的训练数据。标签 y 是否以某种方式“泄漏”到 x 中？只是一个大胆的猜测。

关于python - Keras:如何计算多标签分类的准确度？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50686217/

pythonKerascodesectionmodelmachine-learning

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