起源: 我們平時用的精度 accuracy,也就是整體的正確率 acc=predict_right_num/predict_num 這個雖然常用,但不能滿足所有任務的需求。比 ...
F P R的理解 precision:查准率 recall:查全率,召回率 查准率,基於預測的結果,預測為正的樣本中 由多少真正的正樣本。即,真正為正的越多越好。 查全率,針對原來的正樣本,有多少正樣本被預測正確了。 Precision frac True positives predictied as positives frac TP TP FP Recall frac True positi ...
2019-03-14 09:34 0 698 推薦指數:
起源: 我們平時用的精度 accuracy,也就是整體的正確率 acc=predict_right_num/predict_num 這個雖然常用,但不能滿足所有任務的需求。比 ...
總結自《機器學習》周志華 2.3 目錄 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一、對於二分類問題 二、對於多分類問題 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一、對於二分類問題 ...
當我們在談論一個模型好壞的時候,我們常常會聽到准確率(Accuracy)這個詞,我們也會聽到"如何才能使模型的Accurcy更高".那么是不是准確率最高的模型就一定是最好的模型? 這篇博文會向大家解 ...
為了能夠評價不同算法的優劣,在Precision和Recall的基礎上提出了F1值的概念,來對Precision和Recall進行整體評價。F1的定義如下: F1值 = 正確率 * 召回率 * 2 / (正確率 + 召回率) 簡介 為了能夠評價不同算法的優劣,在Precision ...
F1 score 關於精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的評價對於數據極度偏斜的二分類問題的算法,有個問題,畢竟是兩個指標,有的時候這兩個指標也會產生差異,對於不同的算法,精准率可能高一些,召回率可能低一些,反之一樣,真正使用的時候應該根據具體的使用場景來去解讀這兩個指標 想要得到這兩個 ...
一、四種平均算法 平方平均數:Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>應用:標准差 算術平均數:An=(a1+a2+...+an)/n ——>1階平均 ...
文本分類評價指標F1原理解析 背景: 就是最近接觸的項目是多標簽文本分類類型,然后用bert做的,但是bert的評價標准只有准確率,然后組里大佬說光看准確率是不行的,准確率不能反應數據方面的東西,所以借此機會仔細研究一下F1評價指標。 基本了解 准確率(Accuracy) 准確率 ...
dell 服務器最近開機之后一直會需要手動按 f1 之后才能成功開機。但是這在遠程操作的時候是極其不方便的,因此本篇文章主要來解決這一切問題。 (1)開機按 f2 進入 system Setup (2)拉到最下面,點擊 Miscellaneous Settings ...