作為機器學習重要的評價指標,標題中的三個內容,在下面讀書筆記里面都有講: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是講的不細,不太 ...
背景 之前在研究Object Detection的時候,只是知道Precision這個指標,但是mAP mean Average Precision 具體是如何計算的,暫時還不知道。最近做OD的任務迫在眉睫,所以仔細的研究了一下mAP的計算。其實說實話,mAP的計算,本身有很多現成的代碼可供調用了,公式也寫的很清楚,但是我認為仔細的研究清楚其中的原理更重要。 AP這個概念,其實主要是在信息檢索領域 ...
2019-09-29 16:56 0 590 推薦指數:
作為機器學習重要的評價指標,標題中的三個內容,在下面讀書筆記里面都有講: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是講的不細,不太 ...
最近做了一些分類模型,所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄,說一下自己的理解。使用何種評價指標,完全取決於應用場景及數據分析人員關注點,不同評價指標之間並沒有優劣之分,只是各指標側重反映的信 ...
原文鏈接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要內容:機器學習中常見的幾種評價指標,它們各自的含義和計算(注意本文針對二元分類器!) 1、混淆矩陣 True Positive(真正,TP):將正類預測 ...
主要內容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介紹 2.ROC曲線如何通過TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何計算TPR、FPR得到ROC曲線。用sklearn.metric 如何計算AUC ...
本文首先從整體上介紹ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure,然后介紹上述這些評價指標的有趣特性,最后給出ROC曲線的一個Python實現示例。 一、ROC曲線、AUC、Precision、Recall以及F-measure 二分類問題的預測結果可能正確 ...
深入理解對比兩個曲線各自的特性和相互的差異需要花不少時間研讀一些國外的技術博客與相關paper,暫時先列出下面這么多,這部分后續可以繼續補充。 ROC曲線和AUC的定義可以參看“ROC曲線於AUC”,Precision-Recall曲線顧名思義即Precision為縱軸,Recall為橫軸 ...
記正樣本為P,負樣本為N,下表比較完整地總結了准確率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等評價指標的計算方式: (右鍵點擊在新頁面打開,可查看清晰圖像) 簡單版: ******************************************************************** ...
目錄 結果表示方法 常規指標的意義與計算方式 ROC和AUC 結果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...