深度学习在视觉方面有三个重要的部分：目标分类、目标检测、目标分割。 目标分类（Object Classification）：判断图像中出现的物体属于哪一个类别。可实现：输入一副图片，输出该图片中物体类别的候选集合。 目标检测（Object Detection）:又叫物体检测或目标分类检测，包含两个问题，一是判断出现在图
转载
2023-10-18 17:18:41
165阅读
# Python 分类模型评估
分类模型在机器学习中扮演着重要角色，它们用于预测数据点所属的类别。在使用分类模型后，如何评估其性能是一个关键问题。本文将介绍分类模型评估的常用指标，并通过Python代码示例进行讲解。此外，我们还将利用Mermaid语法绘制旅行图和甘特图，以更好地理解和展示内容。
## 1. 分类模型评估的指标
在评估分类模型的性能时，有几个常见的指标：
- **准确率（A
原创
2024-09-13 07:23:36
89阅读
Python分类模型评估指标1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在
原创
2023-02-21 09:30:46
183阅读
聚类分析在数据挖掘领域中非常活跃的领域之一，因为随着大数据时代的到来，相应的数据处理模型急需面世。聚类分析作为一种无监督机器学习方法，在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,例如金融分析、医学、生物分类、考古等众多领域。当然简单的聚类分析应用于我们数学建模比赛中是完全没有问题的。但是小编还是想具体介绍一下聚类分析的背景以及前景。因为小编认为这个模型的突破完全可以让人类步入新的纪元。虽然现有的聚
转载
2023-10-03 22:43:37
90阅读
机器学习或者是日常生活中，遇见的往往是二分类问题比较多，二分类模型的模型评价准则很多，Auc_score,F1_score，accuracy等等都是比较常用的。而针对多分类问题来说，有些二分类的评价准则就相对而言不怎么适用了。虽然可以将多分类问题转化为多个2vs2问题进行讨论，步骤繁杂的同时效果也得不到保障。目前在进行多模态的一个分类研究，在模型评价时也废了不少脑筋，所以在这里将看到的比较常用的多
转载
2023-12-15 12:47:56
102阅读
目录葡萄酒质量最小二乘估计进行线性回归逻辑斯蒂回归 葡萄酒质量判定红葡萄酒和白葡萄酒评分的标准差是否相同 “type”列用来区分这行数据是红葡萄酒还是白葡萄酒的数据import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api a
转载
2023-09-03 13:00:02
77阅读
# Python 多分类模型评估入门指南
在机器学习的领域中，模型评估是一个至关重要的环节，尤其是对于多分类问题。本文将引导你了解如何进行多分类模型的评估，包括所需的步骤和相应的Python代码。我们将按照以下步骤进行介绍：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 准备训练和测试数据集 |
| 2. 建立模型 | 使用合适的算法构建多分类模型 |
| 3.
原创
2024-10-04 07:40:23
118阅读
混淆矩阵，准确率、精确率、召回率、F1-score，分类评估报告API，ROC曲线和AUC值(二分类评估)，AUC计算API。
原创
2023-06-02 09:15:36
284阅读
(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。 (False Positive , FP)：被模型预测为正的负样本。 (False Negative , FN)：被模型预测为负的正样本。 (True Negative , TN)：被模型预测为负的负样本。 Recall召回率：真正 ...
转载
2021-10-12 14:19:00
434阅读
2评论
在检验集上计算出的准确率或错误率可以用来比较不同分类器在相同领域上的性能，但需要检验记录的类标号必须已知。一、保持方法(Holdout)将被标记的原始数据划分为两个不相交的集合，分别为训练集和检验集。在训练集上归纳分类模型，在检验集上评估模型的性能。训练集和检验集的划分比例通常根据专家的判断，例如50-50，或者2/3作为训练集，1/3作为检验集。模型的准确率根据模型在检验集上的准确率估计。局限性
转载
2024-08-16 16:58:38
46阅读
对于构建好的机器学习模型，需要对模型的效果进行评估，对于机器学习中的3大类问题，分类，回归，聚类而言，各自有不同的评估指标，本文主要介绍分类模型常用的评估指标。以二分类问题为例，考虑真实分类和模型预测的组合，会出现以下4种结果上述矩阵称之为混淆矩阵，是一个N X N的方阵，其中N表示类别数。对于二分类而言，就是2 X 2的矩阵，其中1. TP 对应 true positive, 真阳性，
原创
2022-06-21 09:29:49
489阅读
使用不同的性能指标对算法进行评价往往会有不同的结果，也就是说模型的好坏是相对的。方法的好坏不仅取决于算法和数据，还决定于任务的需求。因此，选取一个合理的模型评价指标是非常有必要的。这里主要探讨一下图像处理中对object检测的评价方法。其中包括Precision&Recall，IOU，AP，MAP。Precision&Recall准确率Precision：预测结果中，有多少是真的正
转载
2023-10-26 12:58:49
56阅读
MAIN: 一、混淆矩阵 混淆矩阵就是如下图所示的那样，也是最简单的一种模型验证方法： 通过混淆矩阵可以算出模型预测精度((a+d)/(a+b+c+d))、正例覆盖率(b/(c+d))、负例覆盖率(a/(a+b))等。通过这么些指标综合考虑模型的预测准确率。二、ROC曲线 在讲解ROC曲线之前，我们先看看几个定义： Sensitivity:正确预测到的正例数/实际正例总数,即b/(c+d
转载
2024-05-04 18:41:09
356阅读
机器学习中，遇见的往往是二分类问题比较多，二分类模型的模型评价准则很多，Auc_score，F1_score，accuracy等等都是比较常用的。而针对多分类问题来说，有些二分类的评价准则就相对而言不怎么适用了。虽然可以将多分类问题转化为多个2vs2问题进行讨论，步骤繁杂的同时效果也得不到保障。目前在进行多模态的一个分类研究，在模型评价时也废了不少脑筋，所以在这里将看到的比较常用的多分类评价准则进
转载
2023-10-02 16:56:20
208阅读
错误率：错分样本的占比。如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m;相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率”误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。训练(经验)误差：训练集上；测试误差：测试集；泛化误差：除训练集外所有样本过拟合：学习器把训练样本学习的“太好”，将训练样本本身的特点当作所有样本的一般性质，导致泛化性能下降。（机器学习面临的关键障碍，优化目标加正则项、ea
转载
2024-08-01 21:53:08
86阅读
误差的来源和分类误差是描述数值计算之中近似值的近似程度 误差按来源可分为：模型误差、观测误差、截断误差、舍入误差 1.模型误差：数学模型通常是由实际问题抽象得到的，一般带有误差，这种误差称为模型误差。（这个误差一般来说是不可避免的）2.观测误差：数学模型中的一些参数时通过观测和实验得到的，难免带有误差，这种误差称为观测误差。注： 以上两种误差并不是数值分析的重点研究内容，因为不可避免。下面说的两种
转载
2023-12-01 10:08:53
81阅读
在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练之前，我们首先要简单的修改下这份文件，让它适用于当前版本。找到260行，搜索i
转载
2024-04-12 19:52:06
33阅读
Softmax二分类和多分类其实没有多少区别。用的公式仍然是y=wx + b。 但有一个非常大的区别是他们用的激活函数是不同的。 逻辑回归用的是sigmoid，这个激活函数的除了给函数增加非线性之外还会把最后的预测值转换成在【0,1】中的数据值。也就是预测值是0<y<1。 我们可以把最后的这个预测值当做是一个预测为正例的概率。在进行模型应用的时候我们会设置一个阈值，当预测值大于这个阈值
转载
2023-10-19 23:02:16
151阅读
一、引言
分类算法有很多，不同分分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）来评价分类算法。
正确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一
# Python 分类评估
在机器学习领域，分类是一种常见的任务，它用于将数据分为不同的类别或标签。例如，可以使用分类算法将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件，将图像分为猫和狗等等。
Python是一种流行的编程语言，拥有许多用于分类评估的库和工具。本文将介绍一些常用的Python库，并使用代码示例演示如何进行分类评估。
## sklearn库
scikit-learn（简称sklearn）
原创
2023-09-01 07:36:19
44阅读
