tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score、recall、precision 等指标，一开始觉得真不可思议。但这是有原因的，这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义，需要在整个验证集上计算，而 tf.keras 在训练过程（包括验证集）中计算 acc、loss ...

F1 score 关于精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的评价对于数据极度偏斜的二分类问题的算法，有个问题，毕竟是两个指标，有的时候这两个指标也会产生差异，对于不同的算法，精准率可能高一些，召回率可能低一些，反之一样，真正使用的时候应该根据具体的使用场景来去解读这两个指标 想要得到这两个 ...

一、四种平均算法 平方平均数：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>应用：标准差 算术平均数：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1阶平均 ...

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976 ...

1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，Fals ...

当我们在谈论一个模型好坏的时候，我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词，我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型？ 这篇博文会向大家解 ...

一、基础 疑问1：具体使用算法时，怎么通过精准率和召回率判断算法优劣？ 根据具体使用场景而定： 例1：股票预测，未来该股票是升还是降？业务要求更精准的找到能够上升的股票 ...

1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - ...