本文主要参考了周志华教授的西瓜书，对分类模型性能度量进行了介绍，包括准确率和误差率、混淆矩阵、精确率和召回率以及F度量，并使用python语言对混淆矩阵可视化进行了编程。一、准确率（accuracy）和误差率（error rate） 分类准确率和误差率是分类任务中最常用的两种性能度量，在论文中能够见到作者使用二者说明论文主题的有效性。二者定义如下： 二、精确率
什么是数据误差？对任何一种科学测量方法来说，准确地衡量数据误差都是无比重要的事情，甚至比数据本身还要重要。举个例子，假如我要用一种天文学观测手段评估哈勃常数(the HubbleConstant)——银河外星系相对地球退行速度与距离的比值。我知道目前的公认值大约 是71(km/s) / Mpc，而我用自己的方法测得的值是74(km/s) / Mpc。那么，我的测量值可信吗?如果仅知道一个
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2024-08-14 09:16:40
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文章目录TP、TN、FP、FN召回率 Recall命中率 TPR: True Positive Rate误报率 FPR: False Positive Rate准确率 Accuracy精确度 Precision综合查全率 F-Measure参考 TP、TN、FP、FN这 4 个名词表示的是数量。TP：True Positive，表示把 【实际恶意应用】 预测为 【恶意应用】 的个数； FP：Fa
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2024-04-07 07:34:43
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accuracy、precision、recall、true positives, true negatives, false positives 和 false negativesTrue Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率True Negative（真负 , TN）被
对于智能辅助驾驶来说，AEB一直是疑难杂症。一方面，AEB的搭载率仍处于向上提升周期；另一方面，AEB的测试标准，尤其是相对较低的准入门槛，导致市场的参差不齐。高工智能汽车研究院监测数据显示，今年1-8月中国市场（不含进出口）乘用车新车前装标配搭载AEB功能交付上险为578.20万辆，同比增长19.89%，前装搭载率达到46.40%。这意味着，搭载率的不断提升，AEB的可靠性变得越来越关键。此前，
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2024-08-30 16:34:16
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一、分类精准度的缺陷 1）评论算法的好坏回归问题：MSE、MAE、RMSE、R^2（以为最好的标准）；分类问题：分类准确度（score() 函数）；分类算法的评价要比回归算法的评价标准复杂的多；评论分类算法好坏的指标，有多种，具体选择评价指标时要根据数据和应用场景而定； 2）分类准确度类评价分类算法的好坏存在问题实例说明任务：搭建一个癌症预测系统，输入一个人体检的信息指标，可以判断此人
Tensorflow计算正确率、精确率、召回率
原创
2022-11-10 10:16:28
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1.准确率准确率是指在分类中，用模型对测试集进行分类，分类正确的样本数占总数的比例：$accuracy=\frac {n_{correct}}{n_{total}} $sklearny库中提供了一个专门对模型进行评估的包metrics，该包可以满足一般的模型评估需求。其中提供了准确率计算函数，函数原型为sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,nor
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2023-11-21 15:35:36
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from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from unzip_utils import unzip
import numpy as np
import tflearn
from matplotlib import pyplot as p
原创
2023-05-31 10:37:32
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在进行模型评估时，召回率是一个重要的性能指标，特别是在处理不平衡数据时。在这篇博文中，我将详细描述如何在 Python 中计算分类模型的召回率。我会按步骤介绍环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和故障排查的过程。
## 环境预检
为了开始，我们需要确认我们的环境满足项目的基本要求。以下是使用四象限图进行的兼容性分析：
```mermaid
%%{init: {'theme': '
note 文章目录note一、EGES图算法1.0 回顾GNN1.1 基本定义和数据预处理1.2 GES: GNN with side info1.3 EGES: enhanced版本二、Framework of EGES三、代码实现四、Experiments4.1 offline evaluation4.2 online A/B test五、系统部署和Operation六、离线评估七、EGES训
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2024-01-09 18:56:36
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介绍：准确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-Measure）是数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标。下图是不同机器学习算法的评价指标：本文的对象是二元分类器！在 介绍评价指标必须了解“混淆矩阵”混淆矩阵True Positive(真正，TP)：将正类预测为正数类True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数False Positive(假正，FP)：将负
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2023-11-14 09:04:31
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猫狗分类在本系列教程中，杰瑞会教大家如何去使用tensorflow深度学习框架去实现猫狗分类，顾名思义，猫狗分类就是让计算机识别出图片中的动物，并将它分为猫类或者狗类。杰瑞把这个系列的教程分为三大部分：制作数据集、开始训练、开始测试，每一部分单独写一篇推文，有兴趣的朋友可以关注《编程高手杰瑞》。 数据集准备数据集我们可以从kaggle平台那里获取，kaggle平台提供了许多专
# 使用Python计算分类精度和召回率
在机器学习中，**精度**和**召回率**是评估分类器性能非常重要的指标。本文将指导你如何在Python中计算这两个指标。整个流程如下：
| 步骤 | 说明 |
|-----------|-------------------------------|
| 数据准备 | 准备真实标签和预
随着金融知识的普及，越来越多的人开始改变了自己的消费观念，以前是“先储蓄后消费”，现在是“先消费后还钱”，不得不说，这种观念的改变使得人们的物质生活开始变得更丰富，但与此同时也带来了一些问题：部分人开始还不起款了。在贷款供应端就涉及到了信用评分的问题。1.背景Give me some credit是Kaggle上关于信用评分的项目，通过改进信用评分技术，预测未来两年借款人会遇到财务困境的可能性。银
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2023-08-08 14:28:20
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总结混淆矩阵 先看正反，再看真伪准确率：Accuracy = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 预测正确的比例
模型.score()方法返回的就是模型的准确率召回率：Recal = TP/(TP+FN) 就是TPR，真实正例被找到的概率
API:from sklearn.metrics import recall_score精准率：Precision = TP
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2023-11-27 11:48:57
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逻辑回归 Logistic Regression1 原理1.1 分类问题目标是面对某种事物，估计它的可能性，判断属于哪种已知的样本类，比如买不买某种东西、是不是垃圾邮件等。类别的数量可以有很多，所以按数量可以分为二分类(binary classification)和多元分类(multiclass classification)。但是对于多分类问题也可以通过OvR、OvO等一些策略方法转为二分类问题
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2023-10-14 03:07:09
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每次在我们做模型的时候都会为模型的好坏而发愁，那么有没有什么办法可以有效的提高模型的评分呢？今天我刚好学习到这里，那么我就记下来（主要防止自己忘记，哈哈哈！） 1 import sklearn
2 import numpy as np
3 import matplotlib
4 from matplotlib import pyplot as plt
5 import panda
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2023-10-08 18:58:37
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以下实例展示了 count() 方法的使用方法：
以上实例输出结果如下：
1) 使用字典dict()
循环遍历出一个可迭代对象中的元素,如果字典没有该元素,那么就让该元素作为字典的键,并将该键赋值为1,如果存在就将该元素对应的值加1.
lists = ['a','a','b',5,6,7,5]
count_dict = dict()
for item in lists:
if item in co
六、测试网络模型(1) 基本概念理解需要清楚几个概念：准确度、精度、召回率 TP: True Positive,将正样本预测为正样本的样本数量（预测正确） FN: False Negtive,将正样本预测为负样本的样本数量 FP: False Positive,将负样本预测为正样本的样本数量 TN: True Negtive,将负样本预测为正样本的样本数量（预测正确）1. 准确度：准确度表示分类正
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2023-09-04 13:12:14
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