二进制分类模型不正确

时间:2019-05-27 15:38:24

标签: c# ml.net

我正在使用ML.NET和SdcaLogisticRegression以XOR门的形式进行二进制分类。

我的问题是该模型对于我给它的输入输出的预测不准确。例如,对于输入0.8和0.2,它预测值为0,概率为0.459。

请问我的代码或算法是否不适合进行XOR门操作?

我用各种数量的训练数据训练了模型,每次都收到相似的结果(训练数据文件中的200至1M行之间)。

IDataView trainingData = context.Data.LoadFromTextFile<XorInput>(trainDataFile, separatorChar: ',', hasHeader: true);

IDataView testData = context.Data.LoadFromTextFile<XorInput>(testDataFile, separatorChar: ',', hasHeader: true);

var trainingPipeline = context.Transforms.Concatenate("Features", "Inputs").Append(context.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression(labelColumnName: "Label", featureColumnName: "Features"));

ITransformer trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainingData);

XorInput sampleInput = new XorInput { Inputs = new float[] {0.8f, 0.2f } };

var predEngine = context.Model.CreatePredictionEngine<XorInput, XorOutputPrediction>(trainedModel);

var resultprediction = predEngine.Predict(sampleInput);

Console.WriteLine($"=============== Single Prediction  ===============");
Console.WriteLine($"Inputs: {sampleInput.Inputs[0]}, {sampleInput.Inputs[1]}  | Prediction: {(Convert.ToInt16(resultprediction.Prediction))} | Probability: {resultprediction.Probability} ");
Console.WriteLine($"==================================================");

仅供参考,我的类XorInput和XorOutputPrediction看起来像这样:

public class XorInput
    {
        [LoadColumn(0), ColumnName("Label")]
        public bool Label;

        [LoadColumn(1,2)]
        [VectorType(2)]
        //[ColumnName("Features")]
        public float[] Inputs;
    }

    public class XorOutputPrediction
    {
        [ColumnName("PredictedLabel")]
        public bool Prediction { get; set; }

        public float Probability { get; set; }

        public float Score { get; set; }
    }

trainDataFile和testDataFile中包含的数据如下所示:

0,  0.9173474,  0.8329648
0,  0.4942033,  0.1281894
0,  0.4558121,  0.1869916
1,  0.738331,   0.4427712
0,  0.8739759,  0.5859472
1,  0.7447554,  0.1089314
1,  0.2433814,  0.6192696

对于0.8和0.2的输入值,我期望输出预测为1。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我将训练算法切换为Fast Forest,并在正确输出的情况下达到了高达99.97%的准确度。