1、accuracy_score 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解
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2022-09-09 00:33:41
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一、正样本和负样本正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就
原创
2022-08-04 17:35:03
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在机器学习，模式识别中，我们做分类的时候，会用到一些指标来评判算法的优劣，最常用的就是识别率，简单来说，就是
Acc=Npre/Ntotal
这里的 Npre表示预测对的样本数，Ntotal表示测试集总的样本数。
识别率有的时候过于简单， 不能全面反应算法的性能，除了识别率，还有一些常用的指标，就是我们要介绍的
F1-score, recall, precision.
在介绍这些概念
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2015-12-31 17:40:00
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禁用 Recall(管理员 cmd)：
Dism /Online /Disable-Feature /Featurename:Recall
启用 Recall(管理员 cmd)：
Dism /Online /Enable-Feature /Featurename:Recall
原创
2024-10-22 15:13:25
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Python在SEO中的作用Python作为一门流行的编程语言，近年来已经成为许多SEO从业者使用的主要工具之一。Python在SEO中的应用可谓多种多样，从数据分析到自然语言处理，从网页爬取到自动化，都能够找到Python的身影。本文将重点介绍Python在SEO中的作用，帮助读者更好地了解在SEO领域中应该如何使用Python进行优化。数据分析数据分析是SEO优化的重要组成部分，通过数据分析可
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2023-09-15 23:24:43
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人工智能、评估指标、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
原创
精选
2024-07-17 11:58:23
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本文出自Simmy的个人blog：西米在线 http://simmyonline.com/archives/74.html
"recall" function may not work if it was sending to the internet. Since this function will
depend on customer's email
原创
2009-01-07 08:38:05
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转：1 function_score介绍1.1 简介 主要用于让用户自定义查询相关性得分，实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中，只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分，提高用户体验。1.2 官方文档1.3 哪些信息是用户真正关心的 搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量数据中找到匹配
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2024-02-22 12:00:57
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文章目录一、简介二、常用命令三、数据结构四、跳跃表 一、简介Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（posi
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2023-08-08 10:57:53
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elasticsearch之查询结果过滤前言在未来，一篇文档可能有很多（是的，很多！不要被我们的示例这仨俩字段所迷惑）的字段，每次查询都默认给我们返回全部，在数据量很大的时候，是的，比如我只想查姑娘的手机号，你一并给我个喜好啊、三围什么的算什么？是要告诉洒家，hi，小老弟，要撩妹么？
所以，我们对结果做一些过滤，清清白白的告诉elasticsearch，小老弟，我只是查！水！表！准备数据PUT z
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2024-10-11 20:53:32
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归一化 Z-Score 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为标量。 在多种计算中都经常用到这种方法。z-score标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间。 要求：均值 μ = 0 ，σ = 1 这里简单记录一下归一化的公式以及python实现归一化的代码。 公式： 介绍：其中x为数组中某
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2023-06-05 20:30:02
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Precisionprecision=TP/(TP+FP)真阳对预测为阳的占比。Recallrecall=TP/(TP+FN)真阳对真实为阳的占比。
原创
2022-03-02 09:26:53
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Precisionprecision=TP/(TP+FP)真阳对预测为阳的占比。Recallrecall=TP/(TP+FN)真阳对真实为阳的占比。
原创
2021-06-10 16:46:49
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导入模块sklearn.model_selectionfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVGridSearchCV 称为网格搜索交叉验证调参，它通过遍历传入的参数的所有排列组合，通过交叉验证的方式，返回所有参数组合下的评价指标得分，GridSearchCV 函数的参数详细解释如下：class sklearn.model_selection
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2024-05-16 19:20:21
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一、多shard场景下relevance score不准确问题 1、问题描述： 多个shard下，如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下，会导致在某个shard上document数量少的时候，计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高。导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高。&n
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2024-06-20 21:51:06
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ElasticSearch 之 _score1. 什么是_score2. 布尔模型3. 词频/逆向文档频率（TF/IDF）3.1. 词频3.2. 逆向文档频率3.3. 字段长度归一值3.4. 结合使用4. 向量空间模型5. Lucene的实用评分函数5.1. 查询归一因子5.2. 协调因子6. 官方文档 1. 什么是_score搜索排序是搜索引擎的核心工作之一，搜索排序的好坏影响着搜索质量的好坏
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2024-04-24 11:51:59
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前言 使用ES时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前，而这个排序的依据就是_score。本文就是详解_score有关的信息，希望能对排序评分的理解有所帮助。正文 一个文档对于搜索的评分一定是有据可依的，而接下来就要介绍根据哪些参数查找匹配的文档以及评分的标准。理论此段转自官方文档—– 相关度评分背后的理论词频/逆向文档频率（TF/IDF）当匹配到一
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2024-05-08 22:20:15
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Average ScoreBob is a freshman in Marjar University. He is clever and diligent. However,
原创
2022-11-22 18:46:15
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# 使用Python进行数据可视化与项目管理
在今天数据驱动的时代，数据可视化与项目管理变得越来越重要。尤其是在科学研究、工程项目以及商业方面，良好的数据可视化能够帮助我们更清晰地理解信息，也有助于项目管理的有效执行。本文将介绍Python如何通过多个库（如Matplotlib和Pandas）来实现数据可视化，并通过一个简单的甘特图和饼状图的例子来展示其应用。
## Python简介
Pyt
原创
2024-09-30 03:49:13
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1. iouiou由预测的包围盒与truth包围盒的交集，除以它们之间的联合区域（p代表预测=
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2022-12-03 00:01:07
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