假设要识别照片中的狗的,在一些照片中,包含12只狗的照片和一些猫的照片。算法识别出有8只狗。在确定的8只狗中,5只实际上是狗(真阳性TP),而其余的是猫(假阳性FP)。该程序的精度为5/8, ...
查全率查准率是从信息检索来的,那么我们就得先看看原来的是怎么定义的: 查全率 它是指检出的相关文献量与检索系统中相关文献总量的比率,是衡量信息检索系统检出相关文献能力的尺度。查准率 它是指检出的相关文献量与检出文献总量的比率,是衡量信息检索系统检出文献准确度的尺度。 使用泛指性较强的检索语言 如上位类 上位主题词 能提高查全率,但查准率下降。使用专指性较强的检索语言 如下位类 下位主题词 能提高 ...
2019-04-24 16:32 0 1240 推荐指数:
假设要识别照片中的狗的,在一些照片中,包含12只狗的照片和一些猫的照片。算法识别出有8只狗。在确定的8只狗中,5只实际上是狗(真阳性TP),而其余的是猫(假阳性FP)。该程序的精度为5/8, ...
关于多分类问题中的混淆矩阵,精准率 具体操作 (在notebook中) 使用手写识别数据集,使用全部的样本数据,不做限制,对数据进行分割,使用逻辑回归算法,求解出准确度 结果如下 进行预测 计算精准率,需要将average设置为micro 结果如下 计算混淆矩阵 ...
之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示。可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了。今天在 ...
在处理深度学习分类问题时,会用到一些评价指标,如accuracy(准确率)等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕,不太好理解。本文写出我的理解,同时以语音唤醒(唤醒词识别)来举例,希望能加深理解这些指标。 1,TP / FP / TN / FN 下表表示为一个二分类的混淆矩阵(多分类 ...
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
起源: 我们平时用的精度 accuracy,也就是整体的正确率 acc=predict_right_num/predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求。比 ...
多分类问题:有N个类别C1,C2,...,Cn,多分类学习的基本思路是“拆解法”,即将多分类任务拆分为若干个而分类任务求解,最经典的拆分策略是:“一对一”,“一对多”,“多对多” (1)一对一 给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€{c1,c2 ...
pytorch实战:详解查准率(Precision)、查全率(Recall)与F1 1、概述 本文首先介绍了机器学习分类问题的性能指标查准率(Precision)、查全率(Recall)与F1度量,阐述了多分类问题中的混淆矩阵及各项性能指标的计算方法,然后介绍了PyTorch中scatter ...