前言众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。那么，这些评价指标的意义究竟是什么？今天我们就一起来对多分类模型的评价指标（Accuracy, Precision, Recall以及F1-score）进行深入的探讨：在具体场景中（如：不均衡多分类）应以哪种指标为主要参考呢？多分类模型和二分
datawhale组队学习task1--笔记记录 参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/HeartbeatClassification多分类算法常见的评估指标如下： 其实多分类的评价指标的计算方式与二分类完全一样，只不过我们计算的是针对于每一类来说的召回率、精确度、准确率和 F1分
回归类模型评估指标选择、局限、优势一、 是否预测到了正确的数值1.RSS残差平方和2.均方误差MSE(mean squared error)3.均方根误差RMSE(root mean squared error)4.均方对数误差MSLE(Mean squared logarithmic error)5.绝对均值误差MAE(mean absolute error)6.平均绝对百分比误差MAPE(M
在MongoDB的数据有灵活的模式。不像SQL数据库，（SQL数据库）要求你必须在插入数据之前决定和声明一个表的模式，MongoDB的集合不强制文档的结构。这个灵活性有利于文档到实体或对象的映射。每个文档可以匹配所要表示实体的数据字段，即使数据的变化很显著。但在实际操作中，一个集合的文档共享一个相似的结构。数据模型的关键挑战在于平衡应用的需要，数据库引擎的性能和数据存取模式。当设计数据模型时，要考
# 多分类模型评价 Python
在机器学习领域，多分类模型是一种常见的算法，用于将输入数据分为多个不同的类别。在模型训练完成后，评价模型的性能和准确度非常重要。本篇文章将介绍如何使用Python对多分类模型进行评价，并提供相应的代码示例。
## 多分类模型评价指标
在评价多分类模型之前，我们需要先理解一些常用的评价指标。
### 混淆矩阵
混淆矩阵是用来可视化分类模型的预测结果的矩阵。
## 机器学习回归模型的评价标准
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[拆分数据集]
B --> C[训练模型]
C --> D[模型预测]
D --> E[评估模型]
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
class 数据集{
- 数据
最近再做一些多元回归分析方面的分析，但对于得出的回归模型的好坏不知道如何才判断，于是查找了一下相关的教材书籍，找到了张文彤老师写的《SPSS统计分析高级教程》这本书，里面对于回归模型的优劣评价给出来了几点看法，我在此做了摘录分享一下。当供建立回归模型的自变量有p 个时，仅考虑各因素的主效应，可以建立2^P 个模型(包括仅含常数项的模型)。如果来衡量这些模型的好坏?常用有以下几种标准:1.复相关系数
一、用户故事的概念：用户故事描述了对软件（或系统）用户或客户有价值的功能。用户故事包括三方面内容：书面描述（用于计划和备忘），交谈（细化故事细节），以及测试用例（验证故事实现）。书面描述--包括故事的描述，为谁服务，唯一标识，提示信息，对迭代计划编制有所帮助。交谈--和用户一起进行面对面的沟通，记录笔记，模型，文档交流。测试用例--立验收测试的标准，这个标准是让用户来如何来确认这个故事已近完成的。
在学习线性回归的时候大多数教程会讲到RMSE，MSE(MAE提到的较少)这两个指标评价模型模型拟合的效果，当然MSE也就是模型的损失函数。 在分类模型中针对不同的数据我们可以用分类的准确度评价谁的模型效果较好，这两者的量纲是一致的，但是在回归中预测不同的实际场景，比如一个预测股市，
软件质量评价标准 （本文转载自软件工程专家网www.21cmm.com） 我们把影响软件质量的因素分成三组，分别反映用户在使用软件产品时的三种不同倾向或观点。这三种倾向是：产品运行、产品修改和产品转移。信息系统作为一个产品，也可以参照这三种倾向来定义。 我们可以采取以下步骤实施全面质量控制： 1．实行工程化开发 “信息系统开发方法”一词的广义理解是“探索复杂系统开发过程的秩序”；狭义理解...
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2007-12-17 11:18:00
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编程语言评价标准 编程语言需要提供足够简单和丰富的概念来表达我们要描述的世界； 并且执行的效率要足够高 Enough of the small talk, how do we go about comparing these two goliaths? In reality this can’t b
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2019-06-25 19:34:00
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reference: https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/81170458?utm_source=blogxgwz0均方误差(MSE)峰值信噪比(PSNR)结构相似性理论( SSIM)多尺度结构相似性( MSSIM)对图像重建好坏的一些评价指标
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2021-07-14 16:04:12
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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
虚拟化一般分为硬件虚拟化（hardware-level-virtualization）和操作系统虚拟化（os-level-virtualization）。硬件级虚拟化是运行在硬件之上的虚拟化技术，它的管理软件也就是我们通常说的hypervisor或者virtual machine monitor，它需要模拟的就是一个完整的操作系统，也就是我们常说的基于Hyper-V的虚拟化技术，VMWare、Xe
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，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标，但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的，所以一般都是采用 AP 作为分类的评价指标，分别计算每个类别的 AP，再计算mAP。
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原创
2023-01-09 14:59:02
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在软件行业，合作伙伴的选择至关重要，尤其是在项目管理、软件开发等软考相关领域中。一个优秀的合作伙伴不仅能够提供高质量的服务，还能为整个项目的顺利实施提供有力保障。那么，在选择合作伙伴时，我们应该依据哪些评价标准呢？
首先，专业能力是评价合作伙伴的首要标准。在软考背景下，这意味着合作伙伴必须具备深厚的软件开发、项目管理等专业知识。他们应能够熟练掌握各种开发工具和技术，对项目管理流程有深入的理解，并
文章目录混淆矩阵回顾Precision、Recall、F1回顾多分类混淆矩阵宏平均（Macro-average）微平均（Micro-average）加权平均（Weighted-average）总结代码 混淆矩阵回顾若一个实例是正类，并且被预测为正类，即为真正类，TP（True Positive）若一个实例是正类，但是被预测为负类，即为假负类，FN（False Negative）若一个实例是负类，
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感
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2021-01-06 21:16:00
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作者：华为云开发者社区链接：https://www.zhihu.com/question/23700474/answer/1878757572来源：知乎著作权归作true positive rat类器.
原创
2022-07-06 09:32:54
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目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作，一方面它是其他很多后续视觉任务的基础，另一方面目标检测不仅需要预测区域，还要进行分类，因此问题更加复杂。最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破，因此想写一个系列来介绍这些方法。这些比较重要的方法可以分成两条主线，一条是基于区域候选(region proposal)的方法，即通过某种策略选出一部分候选
