データ視覚化以外の分類におけるデータ分離の指標または指標は何ですか？

Question

PCAまたは2台のPCにプロジェクションしてデータを表現し、2次元空間でプロットを取得する以外に、データの差別化を示す他のテクニックは何ですか？

Answer 1

あなたが使用することができ、あなたの分類タスクでの2つのクラスだけ持っている場合：

1. ROC/AUC/GINI：を、彼らはあなたの分類器からの得点が分離するのが得意であるかどうか分かりますを提示可能性がありますあなたのクラス。

2.最後の画像の視覚化：ネットワークの最後のレイヤーからの出力に何らかのデータ視覚化を使用できます。クラスが十分に分かれていれば、クラス間での差別は非常に期待できます。

これは私が通常使用する方法です。マルチクラスタスクの場合、2番目の方法は同じままです。まず、あなたがなど

UPDATE休憩対秒の休止、対まず使うことができて：を私は強くT-SNEまたはISOMAPSのような他の可視化/次元削減方法を使用することができアドバイス。これらの方法の詳細な説明を読むことができますhere。