一,多分类的混淆矩阵 多分类混淆矩阵是二分类混淆矩阵的扩展 祭出代码,画线的那两行就是关键啦: 二,查看多分类的评估报告 祭出代码,使用了classicfication report 三,宏平均与微平均 公式是神看的,我是学弱...直接看例子,没有复杂的公式: 宏平均 微平均 宏平均和微平均的对比 如果每个class的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异 如果每个class的样本数量差异 ...
2018-04-13 18:09 2 5029 推荐指数：
根据前面几篇文章我们可以知道，当我们为模型泛化性能选择评估指标时，要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average，Macro Average，Weighted Average．这三者常用于多分类任务，他们的计算方法有细微的差别，因此在各自表示的含义和适用 ...
参考文献： http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html ...
多标签分类的结果评估---macro-average和micro-average介绍 https://blog.csdn.net/Candy_GL/article/details/83059217 sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理 https ...
1. 原理介绍 1.1 简介 macro F1和micro F1是2种多分类的效果评估指标 1.2 举例说明计算方法 假设有以下三分类的testing结果： label：A、B、C sample size：9 1.2.1 F1 score 下面计算各个类别的准召 ...
目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度，精确度和召回率。本文中我们将讨论一个常用的度量指标：均值平均精度，即MAP。 在二元分类中，精确度和召回率是一个简单直观的统计量，但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体，如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用 ...
在average power analysis中，switching activity被分解为toggle rate和static probabilities两部分。 annotation的source： Switching Activity Annotation：(优先级从高 ...
在目标检测算法（如Faster RCNN， YOLO ，SSD）中mAP常做为一种基准来衡量算法的精确度好坏。 mAP的本质其实是多类检测中各类别最大召回率（recall）的一个平均值 计算mAP ...
