问ML表示存在“中间”分类目标的预测。
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Data Science用户

提问于 2022-11-03 21:11:07

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我有5个广泛的元基因组“生态区域”类别(只要想一想，在不同的好地方的DNA )，成为他们完整的(和扩大的)元体数据的训练目标。任何标准模型工作良好，特别是随机森林，朴素贝叶斯，支持向量机，混淆矩阵是好的，和ROC罚款。这些是10E5到10E6的小数据集。

分类非常广泛，大多数预测(来自其他“生态区域”的元基因组数据)将在这些类别之间。相反，毫升会将预测“重新定位”到5个类别中的一个。因此，如果我有一个“林地”类别和一个“湖泊”类别，一个沼泽将落在“训练的分类”之间，但ML会称它为‘木头’或‘湖’。

如何通过ML达到中间的分类状态？

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发布于 2022-11-04 14:36:29

这项任务应重新划分为回归或序数分类。使用生态系统隐喻，回归目标可以是覆盖在水中的地面量，或者顺序分类目标可以是按顺序排序的景观类别。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/115851

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