項目方說性能達到百萬TPS,如何測試它的可信度? 應用系統性能提升的關鍵在於運維端的接入管理模型(AAA,認證 Authentication、授權 Authorization、計費 Accounting)及業務端的並發(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型。區塊鏈 ...
.分類模型中的預測准確率 分類模型中的預測准確率 導入數據集生成工具 from sklearn.datasets import make blobs 導入numpy import numpy as np 導入畫圖工具 import matplotlib.pyplot as plt 生成樣本數為 ,分類為 ,標准差為 的數據集 X,y make blobs n samples ,random st ...
2019-06-03 10:50 0 517 推薦指數:
項目方說性能達到百萬TPS,如何測試它的可信度? 應用系統性能提升的關鍵在於運維端的接入管理模型(AAA,認證 Authentication、授權 Authorization、計費 Accounting)及業務端的並發(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型。區塊鏈 ...
一、根據網上資料整理了opencv直方圖和特征提取的相似度比較 算法總結 語言采用的c++ qml 借助opencv 庫來完成。。。 1 直方圖比較算法(個人認為誤差很大,幾乎不能用來作為相似度比 ...
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一直對於各種分類器評估的指標有點暈,今天決定琢磨下,並且寫下來,方便以后回憶。 一、混淆矩陣 來源於信息論,根據上面的混淆矩陣,有3個指標需要搞清楚,我覺得記公式真的很容易搞混,建議大家都直接記文字加上自己理解就好了。 准確率=正確預測正負的個數/總個數(這個指標在python中 ...
對模型進行評估時,可以選擇很多種指標,但不同的指標可能得到不同的結果,如何選擇合適的指標,需要取決於任務需求。 正確率與錯誤率 正確率:正確分類的樣本數/總樣本數,accuracy 錯誤率:錯誤分類的樣本數/總樣本數,error 正確率+錯誤率=1 這兩種指標最簡單,也最常 ...
目錄 1 二分類模型評估 1.1 混淆矩陣 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小結 ...
sklearn.metrics.classification_report()模型評估的一種,輸出一個報告 參數說明 y_true:1 維數組,真實數據的分類標簽 y_pred:1 維數組,模型預測的分類標簽 labels:列表,需要評估的標簽名 ...
=False) y_true:1 維數組,真實數據的分類標簽 y_pred:1 ...