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知足常乐|写给医生的人工智能体验课（三）：利用SPSS、R、python建立简单的神经网络( 四 )


我们这次直接评估模型在测试集的效果 ， 可以看到模型的总体准确率为（73+3）/104=73%；28例肺癌患者中 ， 仅能准确识别3例 ， 准确率为11% ， 比R的14%效果更差 。 可见模型结构进一步复杂后 ， 过拟合的情况更明显 。 在机器学习领域 ， 人们更常用精度、召回率、F1分数等评价模型性能 ， 我们在下一篇文章再继续讲解 。
知足常乐|写给医生的人工智能体验课（三）：利用SPSS、R、python建立简单的神经网络我们再用logistic回归建模 ， 得出在测试集中的总体准确率为72% ， 肺癌识别准确率为7% ， 预测效果略低于神经网络 。
知足常乐|写给医生的人工智能体验课（三）：利用SPSS、R、python建立简单的神经网络总结：本篇文章运用三个软件对同一数据集进行神经网络建模 ， 对于不同软件基础的朋友都能对建模有个大致了解 。 这种简单的神经网络也算是在人工智能的广义范畴内 。 但同时我们也可以看到 ， 神经网络虽然听起来高大上 ， 但它对于这种表格数据的预测效果也不见得就很突出 ， 那它为什么还会如此受欢迎呢？下一节课我们将从表格数据转移到图像数据 。
后续的内容如下：
1. 基于scikit-learn识别导入的图像；
2. 基于tensorflow识别mnist手写数字；
3. 利用inception V3搭建自己的视觉识别模型；
4. 深度解读一篇内镜人工智能的文献 。
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