人工神经网络预测的精度准确度真的够吗?

人工神经网络预测的精度准确度真的够吗
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    其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。引用CSDN博主aifans_bert回复:

    我把你的例子赋予某种意义讲解:

    1,期望输出[1 0 0 1],每个元素代表一个属性是否存在。像着4个元素分别表示:是否肺炎,是否肝炎,是否肾炎,是否胆炎,1表示是,0表示不是。

    2,你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。绝大部分是像[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]这样的输出,所以只要输出中的某个元素大于一定的值,例如0.7,我们就认为这个元素是1,即是有某种炎。否则为0,所以你的[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]可以看成是[1,0,0,1],。

    3,所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出(像上面说的),看调整后的输出和期望输出是否一致,一致的话算正确,不一致算错误。

    4,用总量为n的检验样本对网络进行评价,输出调整后的输出,统计错误的个数,记为m。

    所以检验正确率可以定义为n/m。


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