数据的标签是多分类的，但是同时有时有顺序的，可以理解为“优”，“良”，“差”。
如果是无序的，可以用多元的交叉熵损失，或者就是用精度来评价模型。但是有顺序的话，感觉不大一样，毕竟把“优”预测成“差”比把“优”预测成“良”偏得更多。
想请教各位有没有解决这种多元分类模型的问题评判标准？
1个回答
这类问题叫做有序回归(ordinal regression)或者有序分类(ordinal classification)
我觉得首先要看你的模型输出的是标签还是概率。
假设是标签，也就是对应着0，1，2，等等，那么你完全可以使用MSE。
有研究表明MAE对于这类问题不是很好，研究人员提出了一种新的度量叫做macroaveraged MAE，我感觉macroaveraged MAE就类似于marco F1那种，是为了解决各类的均衡性的。
文章链接Evaluation Measures for Ordinal Regression
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wxw_pku
2019-11-25 15:24
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