交叉熵：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:30的最新版本

Cross Entropy.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
交叉熵Cross Entropy.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Cross Entropy
功能主类别机器学习
英文缩写CrsEtrp
功能亚类别模型评估
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

在机器学习中，交叉熵通常用于度量模型的预测值与真实标签之间的差异。对于二分类问题，假设我们有一个样本集合，每个样本有两个可能的类别（正类和负类）。

交叉熵损失函数可以衡量模型对于每个样本预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口2个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点平均类准确率
下一节点机器学习基础绘图节点
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此页面最后编辑于2024年1月19日 (星期五) 19:30。
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