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 ...

分类模型的F1分值、Precision和Recall 计算过程 引入 通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的，不过可能会出现一个 ...

以A、B、C三类为例，步骤如下： 1、 测试集共m个样本，分别计算每个样本与对比集的cos距离（对比集由A、B、C三类构成），根据结果构建概率矩阵P[m*3]，再基于one-hot构建标签矩阵L[m*3]； 2、 P的每一列即各样本属于该列对应类别的概率，则可 ...

轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP、True Positive 真阳性：预测 ...

F1-Score相关概念 F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类（或多任务二分类）模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。 F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0，值越大意味着模型越好。 假如有100个样本 ...

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 ...

用keras搭好模型架构之后的下一步，就是执行编译操作。在编译时，经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择： 使用字符串 使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下 ...