假設要識別照片中的狗的,在一些照片中,包含12只狗的照片和一些貓的照片。算法識別出有8只狗。在確定的8只狗中,5只實際上是狗(真陽性TP),而其余的是貓(假陽性FP)。該程序的精度為5/8, ...
查全率查准率是從信息檢索來的,那么我們就得先看看原來的是怎么定義的: 查全率 它是指檢出的相關文獻量與檢索系統中相關文獻總量的比率,是衡量信息檢索系統檢出相關文獻能力的尺度。查准率 它是指檢出的相關文獻量與檢出文獻總量的比率,是衡量信息檢索系統檢出文獻准確度的尺度。 使用泛指性較強的檢索語言 如上位類 上位主題詞 能提高查全率,但查准率下降。使用專指性較強的檢索語言 如下位類 下位主題詞 能提高 ...
2019-04-24 16:32 0 1240 推薦指數:
假設要識別照片中的狗的,在一些照片中,包含12只狗的照片和一些貓的照片。算法識別出有8只狗。在確定的8只狗中,5只實際上是狗(真陽性TP),而其余的是貓(假陽性FP)。該程序的精度為5/8, ...
關於多分類問題中的混淆矩陣,精准率 具體操作 (在notebook中) 使用手寫識別數據集,使用全部的樣本數據,不做限制,對數據進行分割,使用邏輯回歸算法,求解出准確度 結果如下 進行預測 計算精准率,需要將average設置為micro 結果如下 計算混淆矩陣 ...
之前建立了一個SVM-based Ordinal regression模型,一種特殊的多分類模型,就想通過可視化的方式展示模型分類的效果,對各個分類區域用不同顏色表示。可是,也看了很多代碼,但基本都是展示二分類,當擴展成多分類時就會出現問題,所以我的論文最后就只好畫了boundary的圖了。今天在 ...
在處理深度學習分類問題時,會用到一些評價指標,如accuracy(准確率)等。剛開始接觸時會感覺有點多有點繞,不太好理解。本文寫出我的理解,同時以語音喚醒(喚醒詞識別)來舉例,希望能加深理解這些指標。 1,TP / FP / TN / FN 下表表示為一個二分類的混淆矩陣(多分類 ...
python機器學習-乳腺癌細胞挖掘(博主親自錄制視頻) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
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 ...
多分類問題:有N個類別C1,C2,...,Cn,多分類學習的基本思路是“拆解法”,即將多分類任務拆分為若干個而分類任務求解,最經典的拆分策略是:“一對一”,“一對多”,“多對多” (1)一對一 給定數據集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€{c1,c2 ...
pytorch實戰:詳解查准率(Precision)、查全率(Recall)與F1 1、概述 本文首先介紹了機器學習分類問題的性能指標查准率(Precision)、查全率(Recall)與F1度量,闡述了多分類問題中的混淆矩陣及各項性能指標的計算方法,然后介紹了PyTorch中scatter ...