项目方说性能达到百万TPS,如何测试它的可信度? 应用系统性能提升的关键在于运维端的接入管理模型(AAA,认证 Authentication、授权 Authorization、计费 Accounting)及业务端的并发(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型。区块链 ...
.分类模型中的预测准确率 分类模型中的预测准确率 导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make blobs 导入numpy import numpy as np 导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt 生成样本数为 ,分类为 ,标准差为 的数据集 X,y make blobs n samples ,random st ...
2019-06-03 10:50 0 517 推荐指数:
项目方说性能达到百万TPS,如何测试它的可信度? 应用系统性能提升的关键在于运维端的接入管理模型(AAA,认证 Authentication、授权 Authorization、计费 Accounting)及业务端的并发(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型。区块链 ...
一、根据网上资料整理了opencv直方图和特征提取的相似度比较 算法总结 语言采用的c++ qml 借助opencv 库来完成。。。 1 直方图比较算法(个人认为误差很大,几乎不能用来作为相似度比 ...
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一直对于各种分类器评估的指标有点晕,今天决定琢磨下,并且写下来,方便以后回忆。 一、混淆矩阵 来源于信息论,根据上面的混淆矩阵,有3个指标需要搞清楚,我觉得记公式真的很容易搞混,建议大家都直接记文字加上自己理解就好了。 准确率=正确预测正负的个数/总个数(这个指标在python中 ...
对模型进行评估时,可以选择很多种指标,但不同的指标可能得到不同的结果,如何选择合适的指标,需要取决于任务需求。 正确率与错误率 正确率:正确分类的样本数/总样本数,accuracy 错误率:错误分类的样本数/总样本数,error 正确率+错误率=1 这两种指标最简单,也最常 ...
目录 1 二分类模型评估 1.1 混淆矩阵 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小结 ...
sklearn.metrics.classification_report()模型评估的一种,输出一个报告 参数说明 y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 y_pred:1 维数组,模型预测的分类标签 labels:列表,需要评估的标签名 ...
=False) y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 y_pred:1 ...