1、两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）和“召回率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了）这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC Area）。AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了pre
文件匹配["file0", "file1"]或[("file%d" % i) for i in range(2)]files = tf.train.match_filenames_once("C:/path/to/data.tfrecords-*")读取文件队列二进制文件，每一个像素点的代表占用一个byte的文件，所以在以二进制存储的图片中，图片总共的像素点表示一张图片的大小tf.train.st
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2024-08-05 15:10:53
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前面一篇介绍了用tensorflow实现线性回归模型预测sklearn内置的波士顿房价，现在这一篇就记一下用逻辑回归分类sklearn提供的乳腺癌数据集，该数据集有569个样本，每个样本有30维，为二分类数据集，212个正样本，357个负样本。首先，加载数据，并划分训练集和测试集：# 加载乳腺癌数据集，该数据及596个样本，每个样本有30维，共有两类
cancer = skd.load_breas
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2024-01-02 08:59:38
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一、简介 不用keras时候： 二、用keras简写训练过程现在的写法，首先指定下面的compile以后，直接在下面fit一下，然后这个epoch就是指定上涨图片中的sclice中的10，就是10次epoch,每次traning的loss是按照下面的traing计算，得到一个gradient以后，根据Adam优化器更新一个对应的参数，然后在指定的一个周次
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2024-04-15 13:29:55
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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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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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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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0.写在前面的话 DSSM(Deep Structured Semantic Models)又称双塔模型，因其结构简单，在推荐系统中应用广泛；下面仅以召回、粗排两个阶段的应用举例，
具体描述下DSSM在工业界实践的一些所见所闻，力求自身和大家都能有所收获。1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web
五、衡量分类任务的性能指标3、精准度与召回率 精准率(Precision)指的是模型预测为 Positive 时的预测准确度，其计算公式如下： 召回率(Recall)指的是我们关注的事件发生了，并且模型预测正确了的比值，其计算公式如下：混淆矩阵：真实预测
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2023-12-13 19:39:53
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学习和研究机器学习、深度学习的人经常会需要对AI模型的效果进行判定，其中最常用到的判定依据是精确度(Precision，又称为准确度、精准度)和召回率(Callback)。到底什么是精确度和召回率？它们的本质区别是什么？本文讨论这些问题。精确度和召回率都是用来判断AI模型预测效果的指标，取值范围都是[0, 1]，越接近0表示模型的效果越差，0表示模型全部预测错误；越接近1表示模型的效果越好，1表示
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2023-09-25 11:11:50
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这有点不同，因为对于非二进制分类，交叉值分数不能计算精度/召回率，所以需要使用recision-score、recall-score和手工进行交叉验证。参数average='micro'计算全局精度/召回。在import numpy as np
from sklearn import cross_validation
from sklearn import datasets
from sklear
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2023-06-29 20:58:33
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python - sklearn 计算召回率因为最近写的分类模型需要性能评价 ，常用的分类性能评价有 查准率、召回率、准确率、F1分类问题的常用的包 sklearn ，下面对召回率所用的方法进行介绍前提知识对于我们的二分类问题，会有以下情况：真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别为正例。假负
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2023-06-05 15:20:52
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在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和精确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，精确率也叫查准率，概念公式: &nb
工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall）
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2023-09-03 09:35:46
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今天看书再一次看到这两个概念，在我印象中原来很努力记忆过一次，效果嘛→显而易见。这一次学聪明点，看懂了就记录下来。首先来讲下二者概念：召回率（recall）：是针对我们原来样本而言，表示有多少样本中的正例（一种是把正类预测为正类即TP，一种是把正类预测为负类即FN）被预测正确了。，提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数。精确率（precision）：是针对我们的预测结果而言，表示的是预测为正的
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2023-12-19 21:11:02
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## Python召回率的实现流程
### 1. 确定召回率的定义
在开始实现Python召回率之前，我们首先需要明确召回率的定义。召回率是一个用于衡量预测模型的性能指标，它表示所有正样本中被正确预测出来的比例。
召回率（Recall）= TP / (TP + FN)，其中TP表示真阳性（被正确预测为正样本的数量），FN表示假阴性（被错误预测为负样本的数量）。
### 2. 数据准备
在
原创
2023-10-18 13:03:36
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# NLP 召回率实现流程
## 1. 整体流程
下面是实现 NLP 召回率的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| :--: | :--: |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型 |
| 5 | 计算召回率 |
## 2. 每一步详细说明
### 1. 数据预处理
在这一步中，你需要准备好用于训练和评估的数据。
``
原创
2024-06-05 03:51:28
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一、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就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，R
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2023-11-22 17:29:40
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在进行目标目标检测之前，需要了解一下目标检测中常使用的评价指标，这样能够更好地帮着我们了解模型的实用性。 文章目录TP、FP、TN、FN、Recall、PrecisionTPR、TFR、FPR、FNRAP、mAP、P-R曲线ROC曲线、AUCIOUFps、FLOPSGOPS TP、FP、TN、FN、Recall、Precision符号含义TP(true positive)实际是正例，预测为正例FP
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2024-03-26 15:02:01
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