原文:keras如何求分類問題中的准確率和召回率

https: www.zhihu.com question 由於要用keras做一個多分類的問題,評價標准采用precision,recall,和f score 但是keras中沒有給出precision和recall。同時,keras中的f score只是一個平均值,所以我把結果輸出出來,用sklearn得到的上面 個值。 http: keras cn.readthedocs.io en lat ...

2017-08-15 15:23 0 10882 推薦指數:

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召回准確率

最近一直在做相關推薦方面的研究與應用工作,召回准確率這兩個概念偶爾會遇到,知道意思,但是有時候要很清晰地向同學介紹則有點轉不過彎來。 召回准確率是數據挖掘中預測、互聯網中的搜索引擎等經常涉及的兩個概念和指標。 召回:Recall,又稱“查全率”——還是查全率好記,也更能體現其實質意義 ...

Thu Jul 24 20:47:00 CST 2014 0 3045
精確准確率召回

TP: Ture Positive 把正的判斷為正的數目 True Positive,判斷正確,且判為了正,即正的預測為正的。 FN: False Negative 把正的錯判為負的數目 False ...

Wed Aug 22 03:38:00 CST 2018 0 3310
精確准確率召回

1,這三個能干啥? 這三個能比較一個模型的好壞。 舉個栗子,我有10個香蕉,1代表好香蕉,0代表壞香蕉,它們依次排列如下: 我讓a模型幫我分出好香蕉,它給出這樣的結果 好吧,讓我們分析一下a模型干的活。 我們大致可以分為如下四種情況: 本來是好香 ...

Fri Apr 10 21:46:00 CST 2020 0 609
准確率召回、mAP

DeepLearning有很多性能指標,如:准確率召回、mAP等。其中,准確率召回在VSLAM檢測回環中早已見過,這里簡單總結下。我翻開破舊的 《視覺SLAM十四講》,找到如下截圖: 在這里舉一個例子(女生是P,即使正例,男生是N,即負例 ...

Sat Oct 10 00:02:00 CST 2020 0 514
召回准確率詳解

召回准確率詳解 一、概述 數據挖掘、機器學習和推薦系統中的評測指標,通常有以下三種: (一) 准確率(Precision) (二) 召回(Recall) (三) F值(F-Measure) 在機器學習、數據挖掘、推薦系統完成建模之后,需要對模型的效果做評價 ...

Thu Jan 17 00:10:00 CST 2019 0 4851
准確率(Accuracy), 精確(Precision), 召回(Recall)和F1-Measure(對於二分類問題

首先我們可以計算准確率(accuracy),其定義是: 對於給定的測試數據集,分類器正確分類的樣本數與總樣本數之比。也就是損失函數是0-1損失時測試數據集上的准確率。 下面在介紹時使用一下例子: 一個班級有20個女生,80個男生。現在一個分類器需要從100人挑選出所有的女生。該分類器從中選 ...

Thu Dec 28 00:25:00 CST 2017 0 1162
在二分類問題中准確率一直處於50%上下的解決方法

最近在 貓狗識別 項目中,不知為何准確率(訓練集准確率和驗證集准確率)一直處於0.5左右,這說明網絡根本沒有學習。后來查閱了許多他人的經驗,並做了總結。 首先談談我的是如何解決的: 網絡結構:AlexNet 優化器:Adam (這里正是問題所在) 框架:PyTorch ...

Thu Sep 12 02:40:00 CST 2019 0 1029
 
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