基于R语言构建的电影评分预测模型
电影评分系统是一种常见的推荐系统。现在使用R语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。
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2023-06-17 10:05:49
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引言： 在我们建模的时候，我们要去选择出我们最棒的模型，就比如昨天的波士顿房价预测采用xgbt里面，我们最后需要选择出表现最好的那棵树，那怎么去评价好坏？ 这是一个回归问题，我们采用了rmse，但可以使用的评价标准还以用r2,mse,mae甚至是mape。甚至R2的评价比RMSE更客观！cv_results
对于使用机器学习解决的大多数常见问题，通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处，并随因素变化而表现不同。每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。 对于每个应用场景，选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。这篇文章将介绍目标检测（Objec
预测（横）实际（纵）+-+tpfn-fptn准确率(Accuracy)\[accuracy=\frac{tp+tn}{tp+fp+tn+fn}
\]accuracy是最常见也是最基本的评价指标。但是，在二分类且正负样本不平衡的情况下，尤其是对于较少数样本类感兴趣时，accuracy基本无参考价值。如欺诈检测、癌症检测等，100个样例中，99个负例，1个正例。模型将任意样本都分为负例，accurac
一、简介目标检测是一个分类和回归都有的一个任务。通过混淆矩阵(TP, TN, FP, FN)，可以计算出 Precision ( P ), Recall ( R ), Accuracy, F1-Score;IOU 预测的 bbox 和 GT box的交并比.P-R曲线： P和R越高越好，但一般是矛盾的，PR曲线下方的面积AUC(Area Under Curve) 越大说明越好。目标检测中的P-R通
准确率（precision）P：其中，TP(真正，True Positive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，False Positive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，True Negative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，False Negative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数精确率（
对于了解目标检测的评价指标是很重要的，否则自己不懂这个代表什么意思，如何调参。网上有太多资料，可是杂乱，甚至有一乱说，记录下自己所学，总结下，也分享出来，也便于自己自己复习。分为三块，1、解释相关概念 2、 PR曲线与mAP 3、F1分数 4、FPPI 5、log-average miss rate 6、注意要点与评估模型一、解释一些相关概念1、Io
摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。前言为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比
目标检测模型评估指标mAP及代码注释最近刚看完Faster R-CNN的源码，对于mAP这个目标检测的衡量指标之前也大致的了解一下，但是它与准确度(Accuray)、精度(Precision)、召回率(recall)等的关系是怎么样的？这些都还没有了解，所以刚好顺着Faster R-CNN的源码，把这个问题搞清楚一些。一、目标检测问题每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计
自然语言处理 机器翻译常用的评价度量:客观评价指标BLEUROUGEMETEORCIDEr主观评价指标人工阅读,流畅度,相关度. 助盲度(评价生成语句对一个实力缺陷的人去理解其意思有多大的帮助)BLEU详细请参考机器翻译评价指标-BLEU 和 机器翻译自动评估-BLEU算法详解 和 机器翻译评价指标之BLEU详细计算过程 当然很多人对BLEU持保留意见 请参考: NLP 中评价文本输出都有哪些方法
常用的检测评价指标常用的检测评价指标常用的检测评价指标
原创
2021-08-08 10:19:51
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巡线小车红巡线原理采用了红外线探测法，即利用红外线在不同颜色的物体表面具有不同的反射性质的特点，在小车行驶过程中不断地向地面发射红外光，当红外光遇到白色纸质地板时发生漫反射，反射光被装在小车上的接收管接收；如果遇到黑线则红外光被吸收，小车上的接收管接收不到红外光。单片机就是否收到反射回来的红外光为依据来确定黑线的位置和小车的行走路线。红外探测器探测距离有限，一般最大不应超过3cm。该系
有3张图如下，要求算法找出face。蓝色框代表标签label，绿色框代表算法给出的结果pre，旁边的红色小字代表置信度。设定第一张图的预测框叫pr
原创
2022-04-08 11:21:58
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目标检测评价指标混淆矩阵（confusion matrix）可谓是贯穿了整个目标检测评价体系，衍生了一系列的目标检测评价指标，如精确率(precision)，准确率(accuracy)，召回率(recall)，F1-score，ROC-AUC指标，Ap(平均正确率)，MAp(mean average precisioon)，IOU(intersect over union)等一系列常见评价指标。下
运筹学知识点全套第二章 预测一、预测预测就是对未来不确定的事件进行估计或判断。预测是决策的基础。二、预测的方法和分类预测的分类（内容）： （1）经济预测：又分为宏观经济预测和微观经济预测 宏观经济：是指对整个国民经济范围的经济预测 微观经济预测: 是指对单个经济实体（企业）的各项指标及其所涉及到国内外市场经济形式的预测 （2）军事预测：研究与战争军事有关的问题 （3）科技预测：又分为科学预测和技
✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志目标检测评价指标：准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NM
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原创
2022-11-22 07:56:07
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志目标检测评价指标：准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NM
原创
精选
2023-02-19 09:34:58
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评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。1、准确率 （Accuracy） 分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 = 正确预测的正反例数
mAP最近在做目标检测相关的项目，对于mAP一直没有搞懂，因此花了一天来学习，并将其整理在这篇博客里以供参考学习。 首先mAP，即平均精度均值（mean Average Precision），是目标检测中最为常用的评估指标。例如对于R-CNN和YOLO性能的评价都会用到mAP。mAP将ground truth 和检测到的bounding box进行比较，并返回一个值，这个值越高说明模型的检测越准确
目标检测评价指标：准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。假设原始样本中有两类，其中： 1：总共有 P 个类别为 1 的样本，假设类别 1 为正例。&nbs
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原创
2022-10-13 09:03:40
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