召回率

精确率、召回率、F1值、ROC、AUC各自的优缺点

性能度量：为了了解模型的泛化能力，需要一个指标来衡量，这就是它的意义。主要讨论与分类有关的一些指标：1.混淆矩阵：可以这么理解：s1，先看预测结果（P/N）；s2，再根据实际表现对比预测结果，给出判断结果（T/F）。TP：预测为1，预测正确，即实际为1；FP：预测为1，预测错误，即实际为0；TN：预测为0，预测正确，即实际为0；FN：预测为0，预测错误，即实际为1.2.准确率指预测正确的结果占总样
Main_阿闪·2023-11-21 00:28

二元分类模型评估方法

文章目录前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC曲线六、AUC（曲线下面积）七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC八、Python实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、
weixin_50304531·2023-11-21 00:58

ElasticSearch学习篇6_ES实践与Lucene对比及原理分析技术分享小记

前言QBM、MFS的试题检索、试题查重、公式转换映射等业务场景以及XOP题库广泛使用搜索中间件，业务场景有着数据量大、对内容搜索性能要求高等特点，其中XOP题库数据量更是接近1亿，对检索性能以及召回率要求高
scl、·2023-11-20 06:04

AI实践与学习1_Milvus向量数据库实践与原理分析

在XOP亿级题库业务背景下，对于试题召回搜索单单靠着ES集群已经出现性能瓶颈，因此需要预研其他技术方案提高试题搜索召回率。
scl、·2023-11-20 06:47

大数据研发工程师面试

文章目录面试1.AUC,ROC,准确率与召回率都是怎么计算的?2.数据清洗是如何清洗的，要做哪些清洗的工作？3.什么是数据的完整性?4.数仓是怎么设计的?
ChlinRei·2023-11-20 01:43

milvus高性能向量数据库学习笔记

milvus还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。在服务端，milvus由MilvusCore和MetaStore两部分组成：MilvusCo
斜杠青年//·2023-11-19 15:22

Elasticsearch同义词最佳实践

用好同义词库，在搜索的过程中，在提升召回率上，有着奇迹般的力量。最近正在做同义词库的工作，在提升召回效果方面，确实有很大的贡献。本篇文章中，将会详细讲解如何使用，其中的坑，以及各种玩法的最
水的精神·2023-11-19 07:10

如何利用 instructor 提高 RAG 的准确性和召回率

本文首发于博客LLM应用开发实践RAG（RetrievalAugmentedGeneration）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM归纳生成，不过实际落地过程来看，将用户查询转换为嵌入向量直接检索，很多时候的结果在相关度方面没有那么理想，本篇分享一种对用户查询进行重写再去进行检
骑猪兜风233·2023-11-19 06:11

Python学习笔记9——基于iris数据集的决策树分类算法实战

目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的
制了个了个杖·2023-11-19 06:16

深度学习乳腺癌分类 计算机竞赛

2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和
Mr.D学长·2023-11-18 23:51

机器学习的逻辑回归

#这个报告包含了每个类别的精度、召回率、F1分数，以及所有类别的平均精度、召回率和F1分数fromsklearn.metricsimportclassification_report#用于数据预处理的，
托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

Python 实战 | 进阶中文分词之 HanLP 词典分词（下）

>>>点击此处查看往期Python教学内容本文目录一、引言二、混淆矩阵1.T-F-P-N2.准确率3.精确率4.召回率5.F1值三、中文分词场景的指标计算1.分词
企研数据·2023-11-16 13:02

竞赛选题 深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习

口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率
laafeer·2023-11-13 17:30

算法篇--协同过滤

User-basedCF，简称UserCF）五、基于物品的协同过滤算法（Item-basedCF，简称ItemCF）第一步：计算物品之间的相似度；第二步：根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表；六、算法评估1.召回率
小强签名设计·2023-11-13 01:15

一篇文章真正讲懂模型评估指标(准确率，召回率，精确率，roc曲线，AUC值）

准确率，召回率，精确率，roc曲线，roc值等等，但是模型评估的时候用哪个指标呢，在此出一篇文章仔细说一说吧，希望大家看完能有收获！模型评估我们先从会混淆矩阵说起。
acmakb·2023-11-12 23:00

召回率计算及影响因素

召回率是指在所有正样本中，被成功预测为正样本的样本数占比。在机器学习领域，召回率是评估模型预测性能的重要指标之一。在本文中，我们将从多个方面深入探讨召回率的概念和应用。
cuisidong1997·2023-11-11 22:11

classification_report分类报告的含义

classification_report分类报告基础知识混淆矩阵（ConfusionMatrix）TP、TN、FP、FN精度（Precision）准确率（Accuracy）召回率（Recall）F1分数
魔法自动机·2023-11-11 07:24

深度学习准召

准确率（Precision）和召回率（Recall）是两个用来评价一个模型的好坏的指标，它们有不同的意义：准确率（Precision）：准确率是在所有被模型判断为正例的样本中，有多少是真正的正例。
Zain Lau·2023-11-11 06:34

机器学习笔记(3)

Adam算法Adam主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值
半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记
csj50·2023-11-08 06:13

NLP常见任务及评估指标

EditDistance四大类常见的任务：以下很多内容均为参考，链接放于文末~评估指标一、分类任务常见评估：准确度(Accuracy)评估预测正确的比例，精确率(Precision)评估预测正例的查准率，召回率
牵制有心碎·2023-11-07 06:07

NLP常见任务的分类指标

召回率（Recall）：实际为正例的样本中被预测为正例的比例。F1分数（F1Score）：精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了两者。2、命名
辰阳星宇·2023-11-07 06:03

3D目标检测实战 | 图解KITTI数据集评价指标AP R40(附Python实现)

目录1准确率和召回率2P-R曲线的绘制3APR11与APR40标准4实际案例1准确率和召回率首先给出TPTPTP、FPFPFP、FNFNFN、TNTNTN的概念真阳性TruePositiveTPTPTP
Mr.Winter`·2023-11-06 22:18

混淆矩阵的可视化（Python）

它展示了模型在不同类别间的分类结果，帮助我们了解模型的准确性、召回率以及特定类别的错误分类情况。在本文中，我们将介绍如何使用Python对混淆矩阵进行可视化。
code_welike·2023-11-06 19:44

八、机器学习基础知识：分类性能评价指标

文章目录分类性能基本概念1、准确率1、精确率2、召回率3、F1-score4、ROC曲线5、多分类问题中的相关指标6、混淆矩阵分类性能基本概念与预测性能评价指标相类似，分类性能评价指标同样也是将模型计算得出的标签值与实际的真实标签值通过数学统计上的公式进行计算来获得它们之间的关系
七层楼的疯子·2023-11-06 17:00

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算代码

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算使用提示：需要opencv库只需将预测结果文件路径与标签路径改一下只针对二分类哦（多分类可稍作修改）代码里正类的像素值为255，可做修改！
小绵羊在努力·2023-11-04 23:51

分割网络训练笔记

目录enet:网络：miniseg_wwsklearn计算准确率召回率：enet:用cos函数处理，好像不收敛，网络：miniseg_wwcos值处理，然后mse_loss3_miniseg_w_t_0.076
AI视觉网奇·2023-11-04 23:21

《向量数据库指南》——用 Milvus Cloud和 NVIDIA Merlin 搭建高效推荐系统结果

我们发现，在测试的参数设置范围内，HNSW和IVF_PQ的召回率很高，分别在0.958-1.0和0.665-0.997之间。这表明HNSW在召
LCHub低代码社区·2023-11-04 14:30

分类模型的评价指标

评价指标：1、准确率2、精准率3、召回率4、f1-Score5、auc曲线在了解评价指标在hi前，首先需要了解一种叫做混淆矩阵的东西混淆矩阵：真正例TP：本来正确的，分类到正确的类型伪正例FP：本来是错误的
qq_38404903·2023-11-03 19:53

自动文本摘要Rouge评价简单实现

utf8fromrougeimportRougea=["iamastudentfromchina"]#预测摘要（可以是列表也可以是句子）b=["iamstudentfromschoolonjapan"]#真实摘要'''f:F1值p：查准率R：召回率
小夏_3f26·2023-11-03 02:46

精确率 , 召回率, ROC曲线, AUC 知识汇总

精确率(Precision),召回率(Recall),ROC曲线(receiveroperatingcharacteristic),AUC(AreaUnderrocCurve)准确率(accuracy)
明羊羊·2023-10-31 18:27

机器学习模型的各项评价指标

Recall召回率Precision精确率F1Kappa-MCC一般情况下，我们选择AUC最大的模型ROC-AUC曲线图上图中ROC曲线和X围成的区域的面积，即为AUC值，这个图中是多分类模
wo_monic·2023-10-31 14:58

数据分析思维笔记（基础）

数据抽样指数和KPI因果倒置二、数据算法基础准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）置信度和置信区间是一组参数，来告诉你算法模型的误差有多大。判断算法好坏：AUC曲
丝丝呀·2023-10-29 19:42

一文看懂特征工程

最近在训练一个销量预测模型的时候，遇到了一个问题，不管我如何调整网络结构和超参数，查准率和召回率就是上不去。吴恩达提到过机器学习的根本其实就是数据，所以我只想回过头从数据起源这边重新审视自己的模型。
是猪哥不是诸葛·2023-10-29 07:53

常见深度学习目标检测指标 AP mAP [email protected] [email protected]:0.95 简短总结

目标检测指标计算准确率召回率APmAP1.准确率与召回率TP真正例将正类预测为正类数FP假正例将负类预测为正类数误检TN真负例将负类预测为负类FN假负例将正类预测为负类漏检2.AP通常情况下P与R成反比因此为了更好的衡量模型引入
深耕半夜·2023-10-28 04:48

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2距离的改进Huberloss2.评测指标2.1分类任务中评测指标准确率(查准率)/召回率
slience_me·2023-10-26 18:23

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

1.首先介绍下一些参数指标混淆矩阵混淆矩阵简图精确率(Precision)：Precision真阳性率(TruePositiveRate，TPR)，灵敏度(Sensitivity)，召回率(Recall
Edison_Tu·2023-10-26 10:43

第1篇 目标检测概述 —（3）目标检测评价指标

目标检测评价指标是用来衡量目标检测算法性能的指标，主要包括几个指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、交并比（IoU）、平均精度（AP）和多个类别AP的平均值即mAP等等。
小哥谈·2023-10-26 02:47

基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像 计算机竞赛

2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和
Mr.D学长·2023-10-24 23:32

准确率、精确率、召回率、F1-score

准确率、精确率、召回率、F1-score概念理解准确率（accuracy）精确率（也叫查准率，precision)召回率（也叫查全率，recall）F1-score概念理解TP（TruePositives
ywfwyht·2023-10-24 23:25

《机器学习实战》学习记录-ch3

ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降SGD3.3性能测量3.3.1使用交叉验证测量准确率3.3.2混淆矩阵3.3.3精度和召回率
Cyan青·2023-10-24 20:09

classification_report

文章目录classification_report混淆矩阵精确率(精准率)，召回率，F1值精确率召回率F1值精确率、召回率和F1值的应用参考文献classification_report假设使用sklearn.metrics.classification_report
一只楚楚猫·2023-10-21 20:30

AI的博客资料汇总

准确率Accuracy，精确度Precision，召回率Recall，F-ScoreTheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworksUnderstandingLSTMNetworksLSTMimplementationexplainedAGentleIntroductiontoLongShort-TermMemoryNetworksbyEx
小班得瑞·2023-10-21 11:09

35 机器学习（三）：混淆矩阵|朴素贝叶斯|决策树|随机森林

文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林
Micoreal·2023-10-19 23:46

竞赛选题 深度学习乳腺癌分类

2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和
laafeer·2023-10-19 17:46

竞赛 深度学习乳腺癌分类

2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和
iuerfee·2023-10-19 09:51

分类网络的评价指标

在分类网络中常用到的评价指标其实有很多，比如准确率(Acc)、错误率(ErroRate)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1
爱吃肉的鹏·2023-10-15 19:14

深度学习一些概念的认识

精确度（查准率）：召回率：卷积的内涵卷积操作的内涵就是评价当前像素点周围像素点得影响，或者是一个过滤器，图像检测一般
Komorebi916·2023-10-15 04:13

机器学习-概述与贝叶斯算法

评价指标、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1score。机器学习分类：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。希腊字母发音：先从导包学起，再考虑自己写个包出来。有监督学
小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

分类和回归问题中常见的评价指标

在Keras中的字符串表示为：‘precision’召回率（Recall）：该指标用于分类问题，表示模型正确预测为正类的样本数占真
XF鸭·2023-10-12 21:28
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他