二分类

一文理解机器学习中二分类任务的评价指标 AUPRC 和 AUROC🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/在机器学习的二分类任务中，评估模型性能是至关重要的一步。两种常用的评价指标是 Precision-Recall Curve 下的面积 (AUPRC) 和 Receiver Operating Characteristic Curve 下的面积 (AUROC)。本博客将深入分析这两种评价指标，包括它们的定义、计算方法、优缺点，以及在实际应用中的适用场景。

Logistic 回归为什么适用于二分类问题？🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/Logistic 回归非常适用于二分类问题的主要原因在于它的核心机制和输出特性。首先，Logistic 回归模型基于概率的理念，通过 Sigmoid 函数转换输入特征的线性组合，将任意实数映射到 [0, 1] 区间内。这样的输出可以解释为预测某个类别的概率，是处理二分类问题的理想选择。因为它自然地将预测值限制在两个可能的类别之间。

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出分类预测模型（全网首发，敬请期待）(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。基于MATLAB的LightGbm即将研究测试上线。下一个研究对象： ABCBOOST模型