人臉識別常用的性能評價指標 參考 １． https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/83177402 完 ...

機器學習度量指標 分類評估指標 TN TP FN FP TP：預測為正向（P），實際上預測正確（ ...

　　對於深度學習的網絡模型，希望其速度快，內存小，精度高。因此需要量化指標來評價這些性能，常用的指標有：mAP（平均准確度均值，精度指標）， FPS（每秒處理的圖片數量或每張圖片處理需要時間，同樣硬件條件下的速度指標） ， 模型參數大小（內存大小指標）。 1.mAP (mean Avearage ...

有監督的分類算法的評價指標通常是accuracy, precision, recall, etc；由於聚類算法是無監督的學習算法，評價指標則沒有那么簡單了。因為聚類算法得到的類別實際上不能說明任何問題，除非這些類別的分布和樣本的真實類別分布相似，或者聚類的結果滿足某種假設，即同一類別中樣本間 ...

作者：無影隨想 時間：2016年3月。 出處：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html聲明：版權所有，轉載請注明出處 在使用機器學習算法的過程中，針對不同場景需要不同的評價指標，在這里對常用的指標進行一個簡單的匯總 ...

機器學習中的評價指標--01 在機器學習中，性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵，通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標，如准確率，召回率，敏感度等等，但是性能指標常常因為不可微分，無法作為優化 ...

目錄 1.准確率（Accuracy） 2.召回率（Recall） 3.精確率（Precision） 4.召回率與精確率的關系 ​5.誤報率（FPR）與漏報率（FNR） 1.准確率（A ...

機器學習分為三個階段： 第一階段：學習模型。采用學習算法，通過對訓練集進行歸納學習得到分類模型； 第二階段：測試模型。將已經學習得到的分類模型用於測試集，對測試集中未知類別的實例進行分類。 第三階段：性能評估。顯然，通過測試集產生的分類未必是最佳的，這就導致對測試集的分類 ...