8个经过证实的方法：提高机器学习模型的准确率 导语 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题，那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿，这是 90% 的数据科学家开始放弃的时候。 不过，这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的差距所在。你是否曾经梦想过成为大师级的数据科学家
具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~一、机器学习性能评估指标1.准确率(Accurary)准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。准确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候准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，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地
随着城市人口快速增长，人们车辆的保有量的迅速上增，加上政府法规的实施，电子收费系统进一步带动车牌识别市场的增长。据调研显示，在亚太地区，车牌识别系统将以18.06%(相比其他地区最高)的年复增长率增长，应对目前交通拥堵、警察执法、收费和停车场的快速增长的需求。小区与机场停车场的区别在于，小区进出的车辆多为业主的车辆，多数属于长期停车用户，车辆进出时间集中在早晚上下班时间，其他时间进出的车辆不多；而
导读计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的tricks。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks。目录：WarmupLinear scaling learning rateLabel-smoothingRand
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2024-05-19 15:15:40
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BLEU:所谓BLEU，最开始是用于机器翻译中。他的思想其实很native，对于一个给定的句子，有标准译文S1，还有一个神经网络翻译的句子S2。BLEU的思想就是对于出现机器翻译S2的所有短语，看有多少个短语出现在S1中，然后算一下这个比率就是BLEU的分数了。首先根据n-gram划分一个短语包含单词的数量，有BLEU-1,BLEU-2,BLEU-3,BLEU-4。分别就是把文章划分成长度为1个单
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2024-01-21 01:41:22
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自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下： 公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均
分类指标精确率和召回率：多用于二分类问题混淆矩阵其中，TP(True Positive, 真正)：被模型预测为正例的正样本；FP(False Positive, 假正)：被模型预测为正例的负样本；FN(False Negative, 假负)：被模型预测为负例的正样本；TN(True Negative, 真负)：被模型预测为负例的负样本。且TP+FP+FN+TN=样本总数精确率和召回率精确率(P)\
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2024-05-09 13:00:56
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为正类的比例准确率(Accuracy)TPTP+TP+FN+FP\frac{T.
原创
2023-03-08 00:35:30
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不做商业利益，仅为学习记录。提到分类模型评估相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），本文就分类模型评估的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现各种评估函数。完整实现代码请参考作者的p...哦不是...github：https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/utils/model_selection.py 
一、Scikit Learn中使用estimator三部曲1. 构造estimator2. 训练模型：fit3. 利用模型进行预测：predict 二、模型评价模型训练好后，度量模型拟合效果的常见准则有：1. 均方误差（mean squared error，MSE）：2.  
1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate)，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”(accuracy)，即“精度=1一错误率”。更一般地，我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error)，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经
与nlp相关的模型概览word2vecCBOWSkip-GramDoc2VecRNN、LSTM、GRU循环神经网络RNN长短期记忆神经网络（Long Short Term Memory，LSTM）门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）机器翻译Encoder-DecoderAttention-based Encoder-DecoderGlobal AttentionLoc
# 获取模型准确率的教程
在机器学习和深度学习的开发过程中，评估模型的准确性是一个非常重要的步骤。准确率是评估模型好坏的一项重要指标。本篇文章将为一名刚入行的小白开发者介绍如何在Python中获取模型的准确率。
## 流程概述
下面是获取模型准确率的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 划分训练集和测试集
resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
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2024-04-03 15:48:42
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准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
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2023-10-26 12:27:09
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? 前言 文章目录? 前言1. 问题描述2. 解决问题2. 1. 欠拟合2. 2. 小批量统计的滞后性小结 1. 问题描述在模型训练过程中突然发现，模型的准确率在测试集上居然比在训练集上还要高。但是我们知道，我们训练模型的方式就是在训练集上最小化损失。因此，模型在训练集上有着更好的表现，才应该是正常的现象。 那么，是什么导致了在测试集上准确率更高的现象呢？模型训练结果：2. 解决问题2. 1. 欠
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2024-07-30 09:18:32
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准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下 TP： 预测为1，预测正确，即实际1FP： 预测为1，预测错误，即实际0FN： 预测为0，预测错确，即实际1TN： 预测为0，预测正确即，实际0准确率 accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡 的情况下，并不能作为很好
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2024-05-11 22:22:13
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工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall）
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2023-09-03 09:35:46
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Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ros
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2024-08-12 12:15:45
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