ProbitRegression 一般正确率能到多少?
时间: 2024-03-19 22:42:54 浏览: 11
Probit Regression是一种广义线性模型,通常用于处理二分类问题。它的输出结果是一个概率值,可以用来判断样本属于哪一类。Probit Regression的正确率与所使用的数据集、特征、模型参数等因素有关,一般而言,正确率可以高达80%~90%左右。但是具体的正确率还需要根据实际情况进行评估。同时,需要注意的是,正确率并不是唯一的评估指标,还需要考虑模型的鲁棒性、泛化能力等方面。
相关问题
ProbitRegression 对 IRIS 的回归效果如何?
Probit Regression是一种广义线性模型,通常用于处理二分类问题。而IRIS数据集是一个多分类问题,因此不能直接使用Probit Regression进行回归。需要使用一些特定的多分类算法,如softmax回归、决策树、SVM等。
针对IRIS数据集,可以使用softmax回归模型进行分类。softmax回归是一种常见的多分类算法,可以将多个线性模型组合成一个多元分类模型,输出每个类别的概率。在IRIS数据集上,使用softmax回归可以达到较高的分类准确率,一般能够达到90%以上的正确率。
当然,具体的分类效果还和数据的预处理、特征工程、模型调参等因素有关。
D:\ZBY\ZBYQT\GSADPro\algorithm\regression\ProbitRegression.h:26: error: multiple definition of `ProbitRegression::ProbitRegression(int)'
这个错误提示是因为在你的代码中,ProbitRegression类的构造函数被定义了多次。这通常是因为你在头文件中定义了构造函数,然后在多个源文件中引用了该头文件,导致了重复定义。
要解决这个问题,你需要将ProbitRegression类的构造函数的定义放到一个单独的源文件中,比如ProbitRegression.cpp,然后在头文件中声明该构造函数。这样,每个源文件只会包含一次该构造函数的定义,就不会再出现重复定义的错误了。
具体来说,你可以将ProbitRegression类的构造函数的定义从头文件中移除,然后在ProbitRegression.cpp中加入如下代码:
```
ProbitRegression::ProbitRegression(int n) {
// 构造函数的实现
}
```
然后在ProbitRegression.h头文件中加入如下声明:
```
class ProbitRegression {
public:
ProbitRegression(int n); // 声明构造函数
// 其他成员函数和成员变量
};
```
这样就可以解决这个问题了。