-相关(Relevant),正类无关(NonRelevant),负类被检索到(Retrieved)true positives(TP 正类判定为正类)false positives(FP 负类判定为正类)未被检索到(Not Retrieved)false negatives(FN 正类判定为负类)true negatives(TN 负类判定为负类)准确率...
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2022-03-01 10:54:07
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-相关(Relevant),正类无关(NonRelevant),负类被检索到(Retrieved)true positives(TP 正类判定为正类)false positives(FP 负类判定为正类)未被检索到(Not Retrieved)false negatives(FN 正类判定为负类)true negatives(TN 负类判定为负类)准确率...
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2021-07-12 15:03:55
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机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作
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2022-12-16 16:45:51
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机器学习(ML),自然语言处理(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。(注: 相对来说,IR 的 ground truth
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2021-07-14 11:20:00
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Precision,Recall,F1score,Accuracy四个概念容易混淆,这里做一下解释。 假设一个二分类问题,样本有正负两个类别。那么模型预测的结果和真实标签的组合就有4种:TP,FP,FN,TN,如下图所示。这4个分别表示:实际为正样本你预测为正样本,实际为负样本你预测为正样本,实际为
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2021-07-21 15:17:00
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准确率(Accuracy) 精确率(Precision) 召回率(Recall)和F1-Measure(精确率和召回率的调和平均值)Spark 构建分类模型学习分类模
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2022-12-07 00:29:20
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目录简述准确率、召回率、F1AP和mAP(mean Average Precision)ROC和AUC简述机器学习(ML),自然语言处理(NLP)
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2022-10-31 20:20:52
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# F1 Measure: 评估分类模型的综合指标
在机器学习中,我们常常需要评估分类模型的性能。而要评估一个模型的好坏,需要考虑准确率(Precision)、召回率(Recall)以及 F1 值等指标。其中,F1 值是准确率和召回率的调和平均数,是评估模型性能的重要指标之一。
## F1 值介绍
F1 值综合了准确率和召回率,能够更全面地评估分类任务的性能。在二分类中,准确率和召回率定义如
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2023-07-12 04:12:43
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2023-03-18 09:58:12
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ViewGroup:LinearLayout/FrameLayout在onMeasure(…)的时候都会调用在ViewGroup定义的protected measureChildWithMargins(View
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2023-05-24 00:55:10
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2018-09-10 19:23:00
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Android 自定义控件的 measure, layout
Android 自定义 View 一般都要写 测量, 摆放在 onMeasure 里面测量出自己的宽高, 然后父控件会根据自己测量出来的宽高来进行摆放(layout)如果不按照父容器的约束来, 就会出问题重写了 layout 方法, 摆放的很大, 但是父容器那里的尺寸并没有改, 所以其他的 view 就会有重叠<?xml vers
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2023-12-18 12:36:06
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一、基本原理1.1图像拼接 1.2RANSAC算法 1.2.1 步骤二、整体流程三、图像集 3.1图像集BIG 3.2图像集jia 3.3图像集soft 3.4图像集xiaoxue四、代码五、实验结果六、实验总结七、遇到的问题一、基本原理1.1图像拼接:
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2023-07-24 19:14:45
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首先,我们来了解Android是如何绘制页面的view的。一、Android中View的绘制过程measure (int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec)和layout (int l, int t, int r, int b). measure()方法会计算view所需要的空间
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2023-09-19 08:27:27
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为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化。由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率、效果和其他如数据规模。下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标:1、准确率与召回率(Precision & Recall)
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2014-03-24 20:18:00
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下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标:
1、准确率与召回率(Precision & Recall)
准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。
一般来说,Precision就是检索出
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2021-08-05 14:23:31
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View的工作原理之测量过程目录1. 详细测量过程
1.1 测量过程到底要测量什么? 1.2 详细过程说明1.3 测量概念说明1.3.1 测量的是ViewGroup的宽高,不是内容的宽高1.3.2 测量的是View的宽高,不是内容的宽高2. 一般情况下的测量过程中要做的事情(通常的操作)2.1 测量2.1.1 View与ViewGroup不同测量2.1.2 MeasureSpec2.1.3 自定义
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2023-11-01 22:22:42
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1. MeasureSpec组成MeasureSpec是View的一个内部类,由一个32位的int值组成,前两位代表SpecMode测量模式,后30位代表SpecSize大小值。其中测量模式共有三种:EXACTLY(确定):父控件为子View指定确切大小,对应match_parent、50dp等AT_MOST(最多):你的大小不能大于父控件给你指定的size,但具体是多少,得看你自己的实现,对应w
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2023-11-28 09:57:13
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测度概述 数学上,测度(Measure)是一个函数,它对一个给定集合的某些子集指定一个数,这个数可以比作大小、体积、概率等等。传统的积分是在区间上进行的,后来人们希望把积分推广到任意的集合上,就发展出测度的概念,它在数学分析和概率论有重要的地位。 测度论是实分析的一个分支,研究对象有σ代数、
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2021-07-09 14:09:44
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# Python测量功能实现教程
## 简介
在本教程中,我将向你展示如何使用Python编写测量功能。无论是测量时间、距离、温度还是其他任何参数,Python都提供了强大的库和工具来实现这些功能。
## 测量功能的实现步骤
下面是实现测量功能的步骤及相应的代码:
### 步骤1:导入所需库
首先,我们需要导入用于测量的库。根据具体需求,我们可以导入不同的库。
```python
im
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2023-08-18 17:10:11
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