# PyTorch中的召回率：深入理解与代码示例
## 引言
在机器学习和深度学习的任务中，评价模型的性能是非常重要的一部分。召回率（Recall）是用于评估分类模型特别有效的指标之一，尤其在面对不均衡数据时。本文将介绍召回率的定义、计算方法和如何在PyTorch中实现它，并提供代码示例和可视化展示。
## 召回率的定义
召回率，也称为真阳性率（True Positive Rate），计算
在这篇文章中，我们将讨论如何在 PyTorch 中计算召回率。召回率是机器学习尤其是分类模型中非常重要的一个指标。它可以帮助我们评估模型的性能，尤其是在处理不平衡数据集时。接下来，我们将深入探讨相关的技术背景、实现步骤以及一些可视化工具的集成。
## 协议背景
召回率通常在二分类任务中被使用，它代表正确识别为正的样本占所有正样本的比例。为了更好地理解召回率，我们可以将其定义为：
$$ \te
Pytorch实现线性回归 这一篇博客主要介绍怎样使用 Pytorch 提供的工具帮助我们重现线性模型的过程。比如我们怎么构造神经网络，如何构造损失函数以及如何构造随机梯度下降的优化器。 我们首先回忆一下之前学习的线性模型中，首先需要确定我们的模型，之后要定义损失函数，而且损失函数计算出来的值必须是一个标量值。 我们用 Pytorch 来写深度神经网络，第一步先要准备数据集（Prep
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2024-05-31 21:11:39
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突然觉得标题的day计算方式有问题…对于性能评测，一共有三个指标：准确性和召回率和精确率。书上用的是有点像…卡诺图…的感觉来列的公式。【数电后遗症。 实际是1类实际是2类分类结果为1类1类被分类为1类 （分类正确）2类被分类为1类 （弃真错误）分类结果为2类1类被分类为2类 （纳伪错误）2类被分类为2类 （分类正确）啊有点绕啊…但是还是挺容易理解，纳伪和求真就是刚刚概率论学习的内容。我
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2024-04-07 15:05:26
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# PyTorch中计算召回率的完整方案
召回率（Recall），也被称为真正率，是评估分类模型性能的重要指标之一。它表示被正确预测为正类的样本占所有真实正类样本的比例。在许多应用中，例如医疗诊断或欺诈检测，召回率的重要性往往高于准确率。例如，在医疗应用中，我们希望尽可能多地检测出患病的患者，即使这也可能导致一些健康患者被误诊。
在本方案中，我们将通过PyTorch构建一个简单的二元分类模型，
1 pytorch和numpy的对比import torch
import numpy as np
np_data = np.arange(6).reshape((2,3))
torch_data = torch.from_numpy(np_data)
print(
'numpy\n',np_data,
'\ntorch\n',torch_data
) n
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2024-06-12 17:27:57
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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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第5讲 pytorch实现线性回归 Linear Regression with PyTorch目录1. 构造神经网络一般步骤2. 第一步——准备数据集 prepare dataset3. 第二步——模型设计4. 第三步——构造损失函数和优化器4. 第四步——训练5. 本节代码6. 其它优化器训练结果1. 构造神经网络一般步骤准备数据集设计模型计算预测值y_pred的模型构造
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2024-02-10 20:58:57
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文章目录1.前言2.数据准备3.搭建神经网络4.训练搭建的神经网络5.可视化操作 1.前言我会这次会来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条来表示. 或者说, 是如何在数据当中找到他们的关系, 然后用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条.2.数据准备我们创建一些假数据来模拟真实的情况. 比如一个一元二次函数: y = a * x^2 + b, 我们给 y 数据加上一点噪声来
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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线性回归 顾名思义，线性回归即解决机器学习中的回归问题。通过对不同的特征赋予不同的权重，以及一个偏置来构建一个回归模型。以达到最好的 拟合数据的效果，并实现预测数据的目的。我们直接使用pytorch封装好的神经网络模型来完成一个初步的线性回归问题。，生成数据集import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from d2l
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2023-10-23 09:29:53
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上一节的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。但是在另一类情景中，模型输出可以是一个离散值，比如图像类别，这方面我们可以使用softmax回归在内的分类模型。 Softmax回归的输出单元由一个变成了多个，且引入softmax运算，使得输出更适合离散值预测与训练，通过学习softmax来介绍神经网络的分类模型。3.1 分类问题考虑一个简单的图像分类，其输入图像高和宽都是2像素，色彩为灰度（这样的像
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2024-05-17 16:17:44
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召回率(Recall Rate,也叫查全率)是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；精度是检索出的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。基本概念
召回率 召回率(Recall)和 精度(Precise)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。其中召回率是是检索出的相
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2023-08-01 14:08:49
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在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。俗话说“物以类聚、人以群分”，拿看电影这个例子来说，如果你喜欢《蝙蝠侠》、《碟中谍》、《星际穿越》、《源代码》等电影，另外有个人也都喜欢这些电影，而且他还喜欢《
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2023-08-24 13:23:34
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# 如何实现pytorch计算精准率、召回率、F1
## 1. 流程概述
在使用PyTorch实现计算精准率、召回率和F1指标之前，需要经过以下步骤：
1. 准备数据集
2. 构建模型
3. 训练模型
4. 使用模型进行预测
5. 计算精准率、召回率和F1指标
## 2. 详细步骤
### 步骤1：准备数据集
在这一步，需要加载数据集并进行预处理，确保数据符合模型的输入要求。
```pyt
原创
2024-04-23 05:31:08
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文章目录前言一、SGD1.1数据集建立1.2设计模型1.3计算损失、构造优化器1.4 训练1.5 完整代码及运行结果二、练习总结 前言提示：本博客是依托B站【刘二大人】的讲解视频并结合个人实践学习总结而成，仅用作记录本人学习巩固，请勿做商用。一、SGD我们采用Mini-Batch实现随机梯度下降算法（其实并没有随机，因为数据集太小了），主要为以下四个步骤：数据集建立设计模型计算损失、构造优化器训
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2023-10-13 19:28:05
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下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标1.计算正确率获取每批次的预判正确个数train_correct =时，你需要计算 原标签...
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2023-05-18 17:10:29
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一. apex原理简介1. apex和amp从英伟达网页Apex (A PyTorch Extension) — Apex 0.1.0 documentation可以得到apex的全称——A PyTorch Extension(Apex)——其实就是一种pytorch的拓展插件。它的目的就是为了是用户能够快速实现amp——自动混合精度技术在它们的N卡系列上训练模型也构建的一个库。简简单单的在你自定
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2024-06-14 21:45:39
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模型的召回率（Recall）是用于评估二分类模型性能的指标之一，衡量了模型正确识别正例的能力，即在所有实际正例中，模型成
下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标：1、精准率与召回率（Precision & Recall）精准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就是检索出来的
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2024-05-02 20:31:11
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