模型评估

【复杂网络建模】——通过图神经网络来建模分析复杂网络

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、复杂网络介绍二、复杂网络建模分析方法三、基于图神经网络来建模1、数据准备2、构建图神经网络模型3、学习节点和边的表示4、特征提取和预测5、模型评估和优化四
Lingxw_w·2023-06-12 19:49

信用评分卡python实战

变量选择、建模分析到创建信用评分，创建了一个简单的信用评分系统进行在贷前风险控制;以最大收益化放款给用户流程：(一):导入数据(二):数据预处理(三):探索分析(四):特征选择(五):模型训练(六):模型评估
chfing·2023-06-12 12:18

分类模型评估的方法及Python实现

提到分类模型评估相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），本文就分类模型评估的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现各种评估函数。
热爱学习的栾宝宝·2023-06-12 02:46

语义分割简单介绍

语义分割和图像分割的区别语义分割的步骤数据准备模型构建模型训练模型评估预测和应用常用工具和框架总结什么是语义分割？
百年孤独百年·2023-06-11 17:26

SFDA无源领域自适应简单介绍并给出简单的示例代码

）什么是Source-freeDomainAdaptation（SFDA）DA和SFDA的区别SFDA的挑战常见的SFDA方法一个简单的SFDA实例数据准备源领域模型训练生成伪标签在目标领域数据上微调模型评估模型性能完整的简单示例总结
百年孤独百年·2023-06-11 17:26

机器学习中SFDA无源领域自适应简单介绍并给出简单的示例代码

）什么是Source-freeDomainAdaptation（SFDA）DA和SFDA的区别SFDA的挑战常见的SFDA方法一个简单的SFDA实例数据准备源领域模型训练生成伪标签在目标领域数据上微调模型评估模型性能完整的简单示例总结
百年孤独百年·2023-06-11 17:25

深度学习训练营之船类识别

深度学习训练营之船类识别原文链接环境介绍前言收获前置工作设置GPU导入图片数据预处理数据可视化配置数据集数据显示构建模型模型训练编译训练模型结果可视化(模型评估)损失值可视化混淆矩阵各项指标评估改--结果更新原文链接本文为
无你想你·2023-06-10 03:10

深度学习-第T9周——猫狗识别

查看图片数目四、数据预处理1、加载数据1.1、设置图片格式1.2、划分训练集1.3、划分验证集1.4、查看标签1.5、再次检查数据1.6、配置数据集2、数据可视化五、搭建VGG网络六、编译七、训练模型八、模型评估
Prime's Blog·2023-06-10 01:47

深度学习-第T7周——咖啡豆识别

前期工作1、导入数据集2、查看图片数目四、数据预处理1、加载数据1、设置图片格式2、划分训练集3、划分验证集4、查看标签2、数据可视化3、检查数据4、配置数据集五、搭建CNN网络六、编译七、训练模型八、模型评估
Prime's Blog·2023-06-10 01:46

深度学习-第T8周——猫狗识别

查看图片数目四、数据预处理1、加载数据1.1、设置图片格式1.2、划分训练集1.3、划分验证集1.4、查看标签1.5、再次检查数据1.6、配置数据集2、数据可视化五、搭建VGG网络六、编译七、训练模型八、模型评估
Prime's Blog·2023-06-10 01:46

【复习】mysql+python基础应用（20190815）

确定问题（心智模型）→分解问题→评估数据→做出决策（CRISP-DM(cross-industrystandardprocessfordatamining)模型：商业理解→数据理解→数据准备→建立模型→模型评估
X_Ran_0a11·2023-06-09 20:10

深入解密：卷积神经网络的视觉之旅

的基本原理第2步：理解CNN的核心组件第3步：构建CNN模型3.1CNN的基本结构3.2CNN的参数第4步：数据准备和预处理4.1数据集收集和准备4.2数据预处理第5步：模型训练与评估5.1模型训练5.2模型评估第
陌北v1·2023-06-09 19:13

R2决定系数（R2 得分）详细计算

定义R2决定系数是对线性模型评估的一种评价指标，其值最大为1，最小为0，当值越接近于1，则说明模型越好；值越接近于0，则模型越差。
二月w·2023-06-09 17:53

机器学习实验五 AdaBoost

3.配置模型，训练模型，模型预测，模型评估。（1）构建一棵最大深度为2的决策树弱学习器，训练、预测、评估。（2）再构建一个包含50棵树的AdaBoost集成分类器（步长为3），训练、预测、评估。
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验6 肿瘤预测与分析（神经网络）

5.进行模型评估，并进行预测结果指标统计（统计每一类别的预测准确率、召回率、F1分数）。6.计算混淆矩阵，并用热力图显示。
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验三：肿瘤预测（决策树）

6.模型评估。7.参数调优。可以根据评估结果，对模型设置或调整为更优的参数，使评估结果更准确。实验过程1.对该题目的理解本项目是对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，该数据集包括569
shallen.·2023-06-09 14:44

kmeans及模型评估指标_机器学习评估指标之分类模型

模型评估是模型落地非常重要的环节，评估指标的好坏反映出特征工程和模型选型的正确与否，本文将简单归纳常见的模型评估指标，持续更新。
艾合买提·艾合米丁·2023-06-09 12:35

量纲对回归结果的影响_机器学习基础，回归模型评估指标

文章发布于公号【数智物语】(ID：decision_engine)，关注公号不错过每一篇干货。来源|CrossHands作者|AhongPlus回归模型中常用的评估指标可以分如下几类：1.MAE系列，即由MeanAbsoluteError衍生得到的指标；2.MSE系列，即由MeanSquaredError衍生得到的指标；3.R²系列；注：在英语中，error和deviation的含义是一样的，所以
虚无是我呀·2023-06-09 12:04

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标总结

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标一、分类模型常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：(1)二分类问题
三道杠林同学·2023-06-09 12:34

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标示例

机器学习模型评估指标示例选择正确的度量来评估机器学习模型我们什么时候评估我们的机器学习模型呢?答案不是只有一次。
微Refreshsuffer·2023-06-09 12:34

PyTorch实战7：咖啡豆识别--手动搭建VGG16

手动搭建VGG-16模型1.搭建模型2.查看模型详情三、训练模型1.编写训练函数3.编写测试函数4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测预测训练集中的某张照片3.模型评估
王者与CV·2023-06-09 11:48

一文深度解读机器学习模型的评估方法

模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。
Python数据挖掘·2023-06-09 00:49

图像分类模型评估之用python绘制混淆矩阵confusion_matrix

目录训练完成后，生成混淆矩阵！！！！ImageNet数据格式，生成混淆矩阵！！！！非ImageNet数据格式，定义导入数据的类名和方法！！！！非imageNet数据格式，完成生成混淆矩阵程序代码！！！！混淆矩阵：是用于评估分类模型性能的一种常用工具，可以用于计算分类准确率、精确率、召回率和F1-score等指标。生成混淆矩阵需要将模型对测试集的预测结果与真实标签进行比对，然后统计每个类别被正确预测
running鸿·2023-06-08 05:18

深度学习知识点总结（持续更新中）

神经网络2.卷积神经网络(CNNs)3.循环神经网络(RNNs)4.深度强化学习(DRL)5.生成对抗网络(GANs)6.自编码器(Autoencoders)7.深度学习框架8.超参数调优9.迁移学习10.模型评估
旧言.·2023-06-08 01:01

一分钟跑出 AI 图像的生成平台

StableStudio提供了一系列功能强大的工具和库，包括预训练模型、数据集、模型评估和调试工具等，可以帮助开发者快速构建和训练高质量的图像生成模型。
腾云 CODING·2023-06-07 21:08

一分钟跑出 AI 图像的生成平台

StableStudio提供了一系列功能强大的工具和库，包括预训练模型、数据集、模型评估和调试工具等，可以帮助开发者快速构建和训练高质量的图像生成模型。
·2023-06-07 21:23

基于机器学习PAI实现精细化营销

细化营销是企业常用的的一类数据服务，本课程帮助学员了解企业进行精细化营销过程中的数据处理，掌握客户分群的基本应用方法，教会学员如何进行数据整体分析、模型构建以及后期的模型评估和生成评估报告，清楚大数据在企业营销中的作用
xmvip01·2023-06-07 17:10

XGBoost算法原理与实战

XGBoost算法原理与实战前言一、XGBoost算法原理1.1GBDT回顾1.2XGBoost的改进二、XGBoost实战2.1安装XGBoost2.2数据准备2.3训练XGBoost模型2.4模型评估与调参前言
CyrusMay·2023-06-07 14:11

机器学习——基本概念

如何选择合适的模型评估指标？AUC、精准度、召回率、F1值都是什么？如何计算？有什么优缺点？选择合适的模型评估指标需要结合具体的问题场景，根据不同的需求来选择不同的指标。
他不是混子QAQ·2023-06-07 11:04

ChatGPT如何训练自己的模型

如果想要训练自己的ChatGPT模型，需要进行大量的数据收集、预处理、配置训练环境、模型训练、模型评估等过程。本文将详细介绍这些过程，帮助读者了解如何训练一个高品质的ChatGPT模型。
GeekyGuru·2023-06-07 11:34

聚类算法以及聚类算法模型评估的介绍

一、聚类算法的介绍1.什么是聚类算法聚类算法是一类无监督学习算法，用于将数据集中的对象分组（或聚类）成具有相似性的集合。聚类算法不依赖于预定义的类别标签，而是根据数据的内在特点将相似的数据点聚集在一起。聚类算法的目标是通过最大化组内的相似性和最小化组间的差异来实现聚类。聚类算法可以帮助我们发现数据中的潜在结构、识别相似的数据点、进行数据压缩和预处理等。2.聚类算法在现实中的应用市场细分：聚类算法可
Better Me·2023-06-07 11:05

多项式回归、R2 和 RMSE

要点：多项式回归模型的搭建一简介R2（决定系数）和RMSE（均方根误差）是常用的回归模型评估指标，用于衡量模型对观测数据的拟合程度和预测精度。
处女座_三月·2023-06-06 21:49

消费金融信用评分卡(A卡) Python建模实践项目

变量选择、建模分析到创建信用评分，创建了一个简单的信用评分系统进行在贷前风险控制;以最大收益化放款给用户流程：(一):导入数据(二):数据预处理(三):探索分析(四):特征选择(五):模型训练(六):模型评估
chfing·2023-04-20 19:31

ApacheCN 深度学习译文集 20201229 更新

新增了七个教程：TensorFlow和Keras应用开发入门零、前言一、神经网络和深度学习简介二、模型架构三、模型评估和优化四、产品化TensorFlow图像深度学习实用指南零、前言一、机器学习工具包二
布客飞龙·2023-04-20 15:37

第二章 模型评估与选择

经验误差与过拟合首先在分类机器学习中，引入了两个概念，错误率：分类错误的样本数占总样本数的比例。其表达式为：。其中a为分类错误样本数，m为总样本数。与之相对应的就是精度：分类正确的样本数占总样本数的比例。也就是：。然后拓展到一般情况就是误差：机器学习预测的输出和样本的真实输出之间的差异。而误差又可分为训练误差（经验误差）：在训练集上产生的误差和泛化误差：在测试集上产生的误差。机器学习的目的是尽力减
康君爱上了蕊酱·2023-04-20 10:29

第二章 模型评估与选择

1.误差、欠拟合与过拟合在训练过程中，每一次训练并测试时都会发现有部分样本识别错误。我们把识别错误样本占总数的比例称为错误率，定义错误率，其中a为错误样本数，m为样本总数。与其对应的则称为精度。更一般情况，称实际输出与真实输出的差异为误差，在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在测试时预测的误差称为泛化误差。当然我们希望得到误差最小，也即精度最大的模型。那么精度为100%的学习器是我们想要的模型
犁笔骢霞·2023-04-19 08:43

VQA2021年之后的方向启蒙：Human-Adversarial Visual Question Answering 论文笔记

Abstract二、引言三、相关工作3.1VQA模型加压测试3.2之前达到饱和的模型3.3对抗性的数据集四、AdVQA4.1Human-AdversarialAnnotationStatistics五、模型评估
乄洛尘·2023-04-19 07:10

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术
百年孤独百年·2023-04-19 01:30

第二章 模型评估与选择

这一章就开始讲模型评估与选择了，因为书上是以“学习器”来称呼模型的，所以下面我也用学习器来进行说明总结。什么是经验误差？
尘濯·2023-04-19 00:45

人人看得懂的AI教程

1.3深度学习1.4数据科学二、编程知识2.1Python基础2.2数据结构与算法2.3数值计算库Numpy2.4数据操作库Pandas三、机器学习基础3.1回归问题3.2分类问题3.3聚类问题3.4模型评估指标四
空中湖·2023-04-19 00:59

机器学习-分类随机森林分析(randomForest模型构建、参数调优、特征变量筛选、模型评估和基础理论等)

此文主要涉及随机森林分类分析，主要包含以下几部分内容：1）随机森林基础知识2）randomForest()认识及构建分类判别模型；3）随机森林参数调优4）随机森林模型评估classificationrate
EcoEvoPhylo·2023-04-18 23:02

【研究型论文】EC-GCN: A encrypted traffic classification framework based on multi-scale GNN

Aencryptedtrafficclassificationframeworkbasedonmulti-scalegraphconvolutionnetworks摘要存在的问题论文贡献1.分析和动机图结构分析图节点和边分析2.问题和模型问题定义模型框架3.工作流程4.模型评估总结论文内容数据集
过动猿·2023-04-18 18:04

【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读——02模型评估与选择（2.1-2.2）

第2章模型评估与选择模型评估与选择（0201）2.1经验误差与过拟合（0202）2.2评估方法【训练集验证集与测试集】（0203测试集分割流出法）2.2.1留出法（hold-out）2.2.2交叉验证法
苏打饼干没加心·2023-04-18 17:46

深度学习-第T4周——猴痘病识别

导入数据集2、查看图片数目3、查看数据四、数据预处理1、加载数据1、设置图片格式2、划分训练集3、划分验证集4、查看标签2、数据可视化3、检查数据4、配置数据集五、搭建CNN网络六、编译七、训练模型八、模型评估
Prime's Blog·2023-04-16 20:57

第二章 模型评估与选择

第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率E(errorrate)E=a/m=样本分类错误/样本总数精度(accuracy)精度=1-E误差(error)训练误差(trainingerror)/经验误差
Nairuohe·2023-04-16 09:46

Arxiv网络科学论文摘要8篇(2019-11-13)

通过狄利克雷霍克斯过程识别在暗网市场隐藏买家;复杂网络动态相变的机器学习;将冲突不确定性纳入电力规划：南苏丹案例研究;跨大型信息网络的迁移结构框架;齐普夫定律的偏离比齐普夫定律本身包含了更多信息;基于模型评估利用动力学理论的辅助驾驶车辆的影响
ComplexLY·2023-04-15 20:13

百面机器学习--Hulu

以下内容为转发Hulu公众号的链接，更全内容可查看书籍0序1模型评估2SVM模型3优化简介4采样5余弦距离6PCA算法7非监督学习算法与评估8强化学习（一），强化学习（二）9循环神经网络10LSTM11Seq2Seq12
ouchaochao·2023-04-15 11:44

[学习笔记] 1. 机器学习前置知识

视频链接所有数据集下载地址：数据集1.机器学习前置知识目录1.机器学习概述1.1机器学习算法分类1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3半监督学习1.1.4强化学习1.2模型评估1.2.1分类模型评估
Le0v1n·2023-04-15 00:46

Task4：深度学习介绍和反向传播机制

深度学习神经网络（Neuralnetwork）模型评估（Goodnessoffunction）选择最优函数（Pickbestfunction）神经网络（Neuralnetwork）NN里面的节点类似于神经元
把月亮据给你·2023-04-14 20:34

自动部署PMML模型生成REST API

目录DaaS介绍PMML简介模型部署准备部署实时预测Web服务部署自定义实时预测Web服务部署离线批量预测任务服务部署模型评估任务服务总结参考DaaS介绍DaaS（Deployment-as-a-Service
aipredict·2023-04-14 03:12
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