NN模型将一类用于二进制分类

Question

我的数据集包含0和1的标签，每个标签包含100个特征维度为39的示例。有50个属于1类的示例，其余50个属于0类。图形输出仅显示一个输出，而不是两个输出。由于有两个类别，因此应该有两个输出节点。我很惊讶为什么会这样。以下是代码。感谢您的帮助。

hiddenlayersize = 5;
net = patternnet(hiddenlayersize);
net = init(net);
netperformFcn = 'crossentropy';
[net] = train(net,x,t);
out = sim(net,x);

下面是模型：

此外，out不是二进制文件。如何也以二进制形式获得预测的标签？

Answer 1

分类以概率形式输出结果-您的结果很好。 默认阈值是0.5，用于将概率转换为2个类别（例如0和1）。 您可以通过上下移动来微调阈值，并根据目标是什么，进一步分析误报，误报，精确召回曲线等结果。

希望这会有所帮助。