【分類指標】 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲線下的面積;較大的AUC代表了較好的performance。 3.average_precision_score(y_true ...
Prometheus 的客戶端庫中提供了四種核心的指標類型。但這些類型只是在客戶端庫 客戶端可以根據不同的數據類型調用不同的 API 接口 和在線協議中,實際在 Prometheus server 中並不對指標類型進行區分,而是簡單地把這些指標統一視為無類型的時間序列 . Counter 計數器 Counter 類型代表一種樣本數據單調遞增的指標,即只增不減,除非監控系統發生了重置。 例如,你可以 ...
2021-01-13 15:51 0 341 推薦指數:
【分類指標】 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲線下的面積;較大的AUC代表了較好的performance。 3.average_precision_score(y_true ...
FID(Frechet Inception Distance score) 是計算真實圖像和生成圖像的特征向量之間距離的一種度量。 首先用預訓練的Inception v3分別生成真實圖像(real ...
-蘭德系數(Rand Index) a: 在C和K中都分為同類的樣本對的數量; b: 在C和K中都分為不同類的樣本對的數量; 分母: 所有的樣本對數量. 其中n為樣本空間的大小. $ \fra ...
一、簡介 sklearn.metrics中包含了許多模型評估指標,例如決定系數R2、准確度等,下面對常用的分類模型與回歸模型的評估指標做一個區分歸納, 二、分類模型指標 1、准確率 分類准確率分數是指所有分類正確的百分比。分類准確率這一衡量分類器的標准比較容易理解,但是它不能告訴 ...
1、概述 從Kubernetes v1.8 開始,資源使用情況的監控可以通過 Metrics API的形式獲取,例如容器CPU和內存使用率。這些度量可以由用戶直接訪問(例如,通過使用kubectl top命令),或者由集群中的控制器(例如,Horizontal Pod Autoscaler)使用 ...
損失函數除了作為模型訓練時候的優化目標,也能夠作為模型好壞的一種評價指標。但通常人們還會從其它角度評估模型的好壞。 這就是評估指標。通常損失函數都可以作為評估指標,如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的評估指標。 但評估指標不一定可以作為損失函數 ...
寫在前面的話:讀書破萬卷,編碼如有神--------------------------------------------------------------------主要內容包括: 聚合的兩個核心概念:桶(bucket)和指標(metric) 桶和指標的深入理解 示例說明 ---------------------------------------------- ...
1.accuracy_score(y_true,y_pre):准確率 總的來說就是分類正確的樣本占總樣本個數的比例,數據越大越好, 但是有一個明顯的缺陷,即是當不同類別樣本 ...