二分类模型的预测结果分为四种情况 正类为 ，反类为 ： TP True Positive ：预测为正类，且预测正确 真实为 ，预测也为 FP False Positive ：预测为正类，但预测错误 真实为 ，预测为 TN True Negative ：预测为负类，且预测正确 真实为 ，预测也为 FN False Negative ：预测为负类，但预测错误 真实为 ，预测为 TP FP TN FN ...
2019-07-20 17:14 0 929 推荐指数：
因为光看模型在训练集上的表现容易导致过拟合，因此回归模型通常有两种评价方式，一种是看验证/交叉验证的结果，另一种是对训练集上的表现结果进行修正，常见指标有：AIC，BIC，Cp，adjusted R2。 用验证/交叉验证方式评价回归模型性能的指标（Performance ...
对于深度学习的网络模型，希望其速度快，内存小，精度高。因此需要量化指标来评价这些性能，常用的指标有：mAP（平均准确度均值，精度指标）， FPS（每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间，同样硬件条件下的速度指标） ， 模型参数大小（内存大小指标）。 1.mAP (mean Avearage ...
有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。因为聚类算法得到的类别实际上不能说明任何问题，除非这些类别的分布和样本的真实类别分布相似，或者聚类的结果满足某种假设，即同一类别中样本间 ...
人脸识别常用的性能评价指标 参考 １． https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/83177402 完 ...
一、模型评价的意义 在完成模型构建之后，必须对模型的效果进行评估，根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。 评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率，但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标，准确率往往不能反映一个模型性能的好坏，例如在不平衡的数据集上，正类样本 ...
一、磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念，从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层，各个层次之间均存在 I/O。比如，CPU 有 I/O，内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 ...
一、磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念，从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层，各个层次之间均存在 I/O。比如，CPU 有 I/O，内存有 I/O, VMM 有 I/ ...
一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本 ...
