分类精神如何运作？按照定义
categorical_accuracy检查以查看最大索引是否为真 value等于最大预测值的索引。
和
计算所有预测的平均准确率 多类分类问题
在实践中意味着什么？让我们说我是预测边界框的对象
它有（xmin，ymin，xmax，ymax）检查xmin预测是否等于xmin real？所以，如果我的xmin和xmax在预测和实际值上相同，而ymin和ymax是不同的，我会得到50％？
请帮我解决这个概念
答案 0 :(得分：0)
传统上，对于多类分类，您的标签将具有一些整数（或等效分类）标签;例如：
labels = [0, 1, 2]
多类分类预测的输出通常是置信度的概率分布;例如：
preds = [0.25, 0.5, 0.25]
通常，与最可能事件关联的索引将是标签的索引。在这种情况下，argmax(preds)为1，映射到标签1。
您可以看到预测的总体准确度为la confusion matrices，其中一个轴是＆＃34; true＆＃34;值，另一个轴是＆＃34;预测＆＃34;值。每个单元格的值是CM[y_true][y_pred]值的总和。精度将是矩阵的主对角线（y_true = y_pred）与训练实例总数之和的总和。