目录 结果表示方法 常规指标的意义与计算方式 ROC和AUC 结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
文本分类评价指标F 原理解析 背景: 就是最近接触的项目是多标签文本分类类型,然后用bert做的,但是bert的评价标准只有准确率,然后组里大佬说光看准确率是不行的,准确率不能反应数据方面的东西,所以借此机会仔细研究一下F 评价指标。 基本了解 准确率 Accuracy 准确率,顾名思义求法就是采用预测正确样本 全部测试样本,但是这样有一个缺点:数据不平衡时,无法很好的衡量分类器的好坏。故,我们研 ...
2021-04-22 19:59 0 309 推荐指数:
目录 结果表示方法 常规指标的意义与计算方式 ROC和AUC 结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
),F1,PR曲线,ROC,AUC的应用场景 https://www.e-learn.cn/conten ...
BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果。在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等)。总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以 ...
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 ...
问题定义 在这个项目中会采用20 Newgroups的数据(http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/),这时网上非常流行的对文本进行分类和聚类的数据集。 数据集中的数据分为两部分,一部分是用来训练算法模型的数据,一部分是用来评估算法的新数据。 网上提供 ...
参考:语义分割代码阅读---评价指标mIoU的计算 参考:(分割网络评价指标)dice系数和IOU之间的区别和联系 参考:【621】numpy.array 的逻辑运算 参考:numpy.bincount详解 参考:深度学习之语义分割中的度量标准 写在前面,关于计算 ...
准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1(综合Precision与Recall) ROC曲线 PR曲线 ...
预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在 ...