fizzbuzz游戏,输出Y转换为onehot编码(
如 2 就是 [false,false,false,true]
),输入X是2~7是否整除(
比如 2就是 [true,false,false,false,false,false]
),这个问题用手算也是可以解得唯一解的,用logistic达到78%命中率就上不去了,不论怎么调整样本集和初始截距,但是knn和神经网络都能训练到100%
模型的预测结果是一个四列的0~1之间的数值(
比如 [ 0.02222, 0.011111, 0.7622111, 0.020001]
),用sklearn的score函数是不是会因为这个导致评价降低?要如何处理呢?
我把预测结果按照max==1重新分配后发现的确存在误分类点,这又是为什么?
不明白为什么,是模型问题吗?
