У меня проблема с многослойной классификацией для K-меток. В идеале я хочу обучить модель, чтобы максимизировать точность точного соответствия, но я знаю, что этот тип метрики не подходит для такого рода задач.
У меня есть функция, которая принимает вывод прогнозов, например, y_pred= [1, 0, 1, 1, 1, 0], а затем вычисляет значение f_pred.
Вместо того, чтобы пытаться получить точное совпадение из прогнозируемых значений, я хочу ввести такой показатель, чтобы средняя абсолютная ошибка (MAE), определяемая как
MAE = (f_true-f_pred)/f_true*100
, была сведена к минимуму. Любые предложения о том, как я могу связать проблему минимизации MAE с первоначальной проблемой классификации с несколькими метками.
Спасибо.