二元分类模型不准确

Question

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

我遇到的问题是模型对我提供的输入输出了不准确的预测。例如，对于输入 0.8 和 0.2，它预测值为 0，概率为 0.459。

能否请您看看我的代码或算法是否不适合制作异或门？

我用不同数量的训练数据训练模型并且每次都收到相似的结果（训练数据文件中的 200 到 1M 行）。

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 如下所示：

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。

Answer 1

我将训练算法切换为 Fast Forest，并在正确输出的情况下获得了高达 99.97% 的准确率。

二元分类模型不准确

Binary Classification Model Inaccurate

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