我正在尝试使用Matlab作为我的项目开发印地语的字符识别系统。
我的数据集包含大约15000个单字符二进制骷髅图像样本。这些图像各为30 * 30像素。例如附加图像。该图像（900个像素值）存储在X中（使其成为numOfSamples * 900大小的变量），Y是numOfSamples * numberOfClasses大小的矢量，其类别为1，其他所有向量为0。
访问以查看镂空角色的图像：postimg.org/image/lgxh2zq1f /
我正在使用以下网络
net=patternnet([500,250,125,65]);
以上网络看起来像，
访问以查看网络：postimg.org/image/666qear15 /
我训练网络后，
[net,tr]=train(net,X,Y);
我的ROC情节和表现情节如下：
访问以查看ROC图：https://postimg.org/image/etb5woper/
访问以查看效果图：https://postimg.org/image/aij4rmsfd/
现在，在ROC图中，即使在训练图中，曲线也会在0.7左右弯曲。我无法理解为什么！
我无法获得所需的准确度。目前的准确率约为70％，预计约为90 +％。
我还尝试过其他模型，例如SVM，KNN，Ensemble，这些都给了我大约70％的结果。
我对机器学习相当新，任何sugessions都会受到赞赏。
由于
PS：对不好的链接抱歉！我是新用户，因此无法发布超过2个链接答案 0 :(得分：0)
查看您的ROC曲线，您的分类器似乎表现不佳。一个理想的情况是所有类都有曲线向左上角延伸。