分类学习器里的那个准确度太低是怎么回事？

分类学习器准确度低可能有多种原因，以下是一些可能的原因：

1. 数据不平衡：数据集中某个类别的样本数量过多或过少，导致模型倾向于预测数量更多的类别，而忽略数量较少的类别。

2. 特征不够具有代表性：特征提取不够充分或者特征选择不够合理，导致模型无法准确地区分不同类别。

3. 模型选择不合适：选择的模型不够适合数据集的特点，或者模型复杂度不够高或太高，都可能导致准确度低。

4. 训练数据集和测试数据集的分布不一致：训练集和测试集的数据分布不同，导致模型在测试集上的表现不如在训练集上。

5. 过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差，这可能是因为模型过于复杂，出现了过拟合现象。

以上是几个可能导致分类学习器准确度低的原因，具体情况需要具体分析。

相关问题

模式识别里，什么是召回率？什么是准确率？什么是精确度？

在模式识别中，召回率（recall）是指分类器正确识别出的正例样本数占所有正例样本数的比例，即分类器对于正例的识别能力。而准确率（precision）是指分类器正确识别出的正例样本数占所有被分类为正例的样本数的比例，即分类器对于正例分类的准确性。精确度（accuracy）则是指分类器正确识别出的样本数占所有样本数的比例，即分类器总体的识别能力。

以二分类为例，设正例样本数为TP，负例样本数为TN，误判为正例的负例样本数为FP，误判为负例的正例样本数为FN，则召回率为TP/(TP+FN)，准确率为TP/(TP+FP)，精确度为(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)。这些指标可以帮助我们评估分类器的性能和优化分类器的参数。

深度学习网络的分类准确度相比于机器学习传统算法优势

深度学习网络相比于传统的机器学习算法，在许多任务上表现得更好，特别是在视觉、语音和自然语言处理等领域。这是因为深度学习网络可以从大量的数据中自动学习特征，并且可以处理非线性的关系。相比之下，传统的机器学习算法需要手动提取特征，这在某些任务上可能很困难，而且传统算法的性能通常受限于所选的特征集和算法。因此，深度学习网络在许多现实世界的应用中都能够达到更高的准确度。