Prescan中的仿真分为以下四大模块1.场景工况 2.环境感知 3.决策算法 4.执行器场景工况 对于环境工况，Prescan提供Traffic element Database其中包括134 Demo Scenarios Euro NCAP *11
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2023-10-08 09:02:42
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1. 四种情况 Precision精确率， Recall召回率，是二分类问题常用的评价指标。混淆矩阵如下： T和F代表True和False，是形容词，代表预测是否正确。 P和N代表Positive和Negative，是预测结果。 | | 预测结果为阳性 Positive | 预测结果为假阳性 Neg
原创
2021-12-29 17:32:43
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本文解读了YOLOv11模型训练后生成的各项指标图表。主要包括：labels.jpg展示数据分布特征，train_batchx.jpg显示数据增强效果
分类模型的性能（Performance）分类问题是当前机器学习、深度学习领域最为常见的问题，各式各样的模型种类繁多。如何评价这些模型的优劣呢？自然要做测试：首先，准备好一...
原创
2021-07-08 10:15:44
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作为机器学习重要的评价指标，标题中的三个内容，在下面读书笔记里面都有讲： http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细，不太懂。今天又理解了一下。看了这篇文章： https://www.douban.com/note/24727114
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2017-01-05 16:10:00
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函数声明：precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)其中较为常用的参数解释如下：y_true：真实标签y_pred：预测标签average：评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, 'binary' (default), 'micro', 'ma
原创
2022-06-20 09:58:40
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本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介绍上述这些评价指标的有趣特性，最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。 一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure二分类问题的预测结果可能正确，也可能不正确。结果正确存在两种可能：原本对的预测为对，原本错的预测为错；结果错误也存在两种可能：原本对
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2023-12-31 22:03:48
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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。 2：总共有 N 个类别为 0 的样本，假设类别 0 为负例。经过分类后： 3：有 TP 个类别为 1 ...
原创
2021-07-06 13:56:33
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在机器学习里面做一些分类任务时，经常会使用到一些评价指标，下面就一些常用的指标进行详细的说明。上图表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，只需要把不属于当前类的其他类都考虑为负例），表格中的四个参数说明：True Positive（TP）：预测为正例，实际为正例False Positive（FP）：预测为正例，实际为负例True Negative（TN）：预测为负例，实际为负例Fals...
原创
2022-03-01 17:53:40
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目标检测中的评价指标mAP理解及计算最近在学习Faster R-CNN进行目标检测，在评估检测结果阶段遇到了目标检测中常用的评价指标mAP。之前不太了解这方面知识，为此搜集了一些博客，做了下总结。关于mAP的背景知识可以参考目标检测评测指标mAP及计算[译]，翻译自国外的一篇博客，很详细。下面的内容主要是关注如何计算mAP（VOC2010以后的计算方法）。一、基础知识1. precision（精确
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2024-05-04 11:42:52
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在机器学习里面做一些分类任务时，经常会使用到一些评价指标，下面就一些常用的指标进行详细的说明。上图表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，只需要把不属于当前类的其他类都考虑为负例），表格中的四个参数说明：True Positive（TP）：预测为正例，实际为正例False Positive（FP）：预测为正例，实际为负例True Negative（TN）：预测为负例，实际为负例Fals...
原创
2021-06-10 16:47:37
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TypeScript 是一种静态类型的编程语言，它是 JavaScript 的超集。它通过为 JavaScript 添加类型系统，提供了更好的代码可读性、可维护性和错误预防能力。在 TypeScript 中，我们可以使用 precision 选项来控制数字类型的精度。
在 TypeScript 中，数字类型有两种主要的类型：number 和 bigint。number 是表示浮点数的类型，它可以
原创
2024-01-02 05:07:06
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结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive 这里的T/F代表模型预测的正确/错误，而P/N则代表标签预测的是/否（即：正样本/负样本） 常规指标的意义与计算方式 我们先看分类 ...
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2021-09-12 16:22:00
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柏拉图认为，尽管世间万物是不完美的，但存在一种永恒不变的形式，这个形式是完美的，而生命的意义就是让这个世界尽可能的接近这个完美的形式。 怎么理解这句话，和我们今天讲的精度有什么关系。我们先举一个例子，方便大家的理解。比如一个圆，对应的数学形式为： 相信大家
原创
2017-06-21 11:01:45
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学习目录矢量数据处理 ------OGR模块简介 ------矢量数据的读取 ------要素信息的获取与处理 ------矢量数据的写入 ------数据分析案例栅格数据处理 ------栅格数据的特点 ------ GDAL模块简介 ------栅格数据的读写 ------栅格数据的处理 ------栅格计算数据获取 ------数据获取俩元 ------API接口的数据获取 ------ 网
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2023-12-20 09:02:51
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目录一、混淆矩阵二、分类指标1、Accuracy(准确率）2、Precision（查准率）3、Recall （查全率）4、F1-score 三、语义分割的评价指标1、MPA(类别平均像素准确率)2、IoU(交并比)3、MIoU(平均交并比)4、CPA(类别像素准确率)5、PA(像素准确率)四、代码实现（基于混淆矩阵） 一、混淆矩阵混淆矩阵（confusion matrix）是一
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2024-01-03 12:09:11
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python基础——使用@property在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改： s = Student()
s.score = 9999 这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
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2024-10-19 08:47:26
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# 理解 Python 中 GA 的 Precision
在机器学习和数据科学中，GA（遗传算法）是一种用于优化问题的进化计算技术。Precision（精确度）是评估分类模型性能的重要指标。在本篇文章中，我们将探讨如何在基于遗传算法的Python实现中计算Precision。
## 整体流程
在实现过程中，可以将整个流程分为以下关键步骤：
| 步骤 | 描述
python基础——特性（property） 1 什么是特性propertyproperty是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值 import math
class Circle: #定义一个圆的类
def __init__(self,radius): #圆的半径radiu
self.radius=radius
@property
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2023-10-07 13:13:31
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综上所述，几何内核中的数是没有量纲的，可以根据模型的尺度选择合适的
原创
2022-10-08 13:14:03
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