這個分類結果可以接受嗎？

Question

我有一個非常簡單的線性分類問題，這是在座標計算出的線性分類問題爲以下三類：

第1類：點（0,1）（1,0） 第2類：點（-1,0）（1,0） 類3：點（0，-1）（1，-1）

我手動使用隨機初始權重[1 0,0 1]（2 * 2矩陣）和隨機初始偏差 [1,1]，通過對6個樣本進行每次迭代，我最終得到X = -1和Y = -1的分類，所以當x和Y都大於-1 ，它是class1; 如果X < = -1且Y> -1，則它是class2; 如果x> -1且Y < = -1，則它是class3。

將圖表繪製在圖上後，我認爲它有一些問題，因爲決策邊界在class2和class3中交叉樣本，我不知道這是否可以接受。通過觀察圖，我會說理想的分類是x = -1/2和y = 1/2，但是在計算後我真的無法得到這個結果。

請提前與我分享您的想法。

Answer 1

我想說結果是可以接受的。所有的點都被正確地分類，除了（1,0）被標記爲第2類並被歸類爲第1類的點。問題是在（1,0）處也有一個點被標記爲第1類，所以它是不可能分開第1類和第2類。

當然，模型在測試集上評估時可能很糟糕。如果您希望將決策邊界放置在點之間等距內，則需要查看最大邊緣分類器。

Answer 2

結果不可接受。第2類和第3類是線性可分的，所以你不應該接受任何不能完美分類的分類器。

據我所知，用反向傳播訓練這些樣本和前饋網絡，你不可能得到你想要的x = -1/2和y = 1/2。你需要一個最大的邊緣分類器。

我建議你檢查一個SVM線性分類器。你可以檢查SVMlight for multiclass problems。