模型评估

大数据挖掘企业服务平台（数据挖掘建模平台）产品概述

数据挖掘建模平台TipDM数据挖掘建模平台是由广东泰迪智能科技股份有限公司自主研发打造的可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台，致力于为使用者打通从数据接入、数据预处理、模型开发训练、模型评估比较
泰迪智能科技·2023-04-13 21:04

茗创：近红外数据处理业务

01激活分析使用NIRS_SPM进行激活分析使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括：对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算beta
茗创科技·2023-04-13 19:25

使用交叉验证评估模型

使用交叉验证评估模型描述交叉验证（cross-validation）是一种常用的模型评估方法，在交叉验证中，数据被多次划分（多个训练集和测试集），在多个训练集和测试集上训练模型并评估。
九灵猴君·2023-04-13 19:16

multi-class分类模型评估指标的定义、原理及其Python实现

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍multi-class分类任务中的模型评估指标及其使用Python的实现方式（包括使用sklearn进行实现，以及使用原生Python函数进行实现的操作）。
诸神缄默不语·2023-04-13 09:13

机器学习 01

2.2.1数据类型构成2.2.2数据分割2.3数据基本处理2.4特征工程2.4.1什么是特征工程2.4.2为什么需要特征工程(FeatureEngineering)2.4.3特征工程内容2.5机器学习2.6模型评估
Darren_pty·2023-04-12 22:48

B.机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等

工业蒸汽量预测（最新版本下篇）文末有免费算力领取，助力项目，以及本地端码源5.模型验证5.1模型评估的概念与正则化5.1.1过拟合与欠拟合###获取并绘制数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
汀、人工智能·2023-04-12 07:14

【西瓜书】part1：机器学习基础知识

目录0食用指南1.绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好1.5发展历程1.6应用现状2.模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.2.1留出法2.2.2交叉验证法2.2.3
NN今夜无眠·2023-04-12 05:18

【深度学习】classification_report

classification_report()是python在机器学习中常用的输出模型评估报告的方法。注意！！
littlemichelle·2023-04-12 01:14

【机器学习】案例一：随机森林预测泰坦尼克号生还概率

目录前言：【一】数据清洗及可视化介绍知识点环境准备数据特征介绍检查数据相关系数缺失值偏态分布数值化和标准化离群点实验总结一【二】分类模型训练及评价介绍环境准备模型评估模型选择性能度量实验总结二【三】随机森林分类器及其参数调节介绍知识点实验原理决策树集成学习随机森林
让机器理解语言か·2023-04-11 23:49

西瓜书 第二章 模型评估与选择

第二章主要讲模型的评估与选择，使用什么评估方法（介绍了几种评估方法）来测量学习器的性能度量（学习器有哪些性能度量），然后怎么对这些性能度量进行比较检验来选择出合适的学习器。2.1经验误差与过拟合这一小节主要介绍了一些定义，我们一起来看一下吧。错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。E=a/m精度：分类正确的样本数占样本总数的比例。1-a/m误差：学习器的实际预测输出与样本的真是输出之间的差异。误
起个名字好难阿·2023-04-11 21:56

Keras快速构建神经网络模型

1.创建模型Createmodel2.添加层级AddLayer3.模型编译Compile4.数据填充Fit5.模型评估Evaluate6.模型预测Predict7.模型保存Savemodel下
AI_Robot·2023-04-11 09:32

机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积

0.一个例子在分类(classification)问题的模型评估中，常用的评测指标有以下7个：准确率(accuracy)精确率(precision)召回率(recall)F1-ScoreROC曲线P-R
MichaelLee826·2023-04-11 09:24

GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化进阶

根据地质灾害的孕育和发展机理，现有的数据资料和技术，以及实际应用需要，评价目标和研究经费等因素，采用适当的方法，可通过模型评估并分析研究区域对地质灾害的危
weixin_贾楠·2023-04-11 04:23

简述机器学习中模型的评估方法

ClassContentlayoutposttitle简述机器学习中模型的评估方法categoriesBlogdescription模型评估方法主要用于对模型的泛化误差进行评估进而选择最优模型，主要的方法有留出法
毛毛虫_wendy·2023-04-10 02:56

使用YOLOv8训练自己的目标检测数据集-【收集数据集】-【标注数据集】-【划分数据集】-【配置训练环境】-【训练模型】-【评估模型】-【导出模型】

在自定义数据上训练YOLOv8目标检测模型的步骤可以总结如下6步：收集数据集标注数据集划分数据集配置训练环境训练模型评估模型1.收集数据集随着深度学习技术在计算机视觉领域的广泛应用，行人检测和车辆检测等任务已成为热门研究领域
迪菲赫尔曼·2023-04-10 00:55

机器学习01案例-预测facebook签到位置

数据处理  目的：  特征值x  目标值y  a.缩小数据范围    2年月日时分秒  c.过滤签到次数少的地点  数据集划分  3）特征工程：标准化  4）KNN算法预估流程  5）模型选择与调优  6）模型评估
自由小冰儿·2023-04-09 21:31

【一起啃书】《机器学习》第一章 绪论 + 第二章 模型评估与选择

第一章绪论1.机器学习：研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，”经验“通常以“数据”的形式存在，所以机器学习研究的主要内容也是如何通过这些数据产生一个模型，进而通过这个模型为我们提供相应的判断。2.基本术语：数据集、示例（样本）、属性（特征）、属性值、属性空间（样本空间、输入空间）、特征向量、学习（训练）、训练数据（训练集）、训练样本、学习器、标记空间（输出空间）、
小天才才·2023-04-09 13:39

4.1 模型评估

4.1模型评估李沐B站：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/collectiondetail?
ch_ccc·2023-04-07 04:33

使用YOLOv5构建安全帽检测和识别系统

2.YOLOv5简介3.数据集准备4.YOLOv5模型训练4.1首先，我们需要将YOLOv5的代码克隆到本地：4.2创建数据集配置文件4.3创建或修改YOLOv5配置文件4.4训练YOLOv5模型5.模型评估与调
A等天晴·2023-04-07 02:06

2021-03-06 大数据课程笔记 day45

@R星校长机器学习05【机器学习】主要内容模型评估方式理解协同过滤思想理解推荐系统架构理解推荐系统流程学习目标第一节模型评估1.混淆矩阵：对以上混淆矩阵的解释：P：样本数据中的正例数。
Rich Dad·2023-04-06 13:52

机器学习（深度学习）常见面试题--基础知识篇

1.模型评估在机器学习领域，模型评估至关重要，只有选择和问题相匹配的评估方法，才能更快更好的完成训练。将模型评估之前，需要有几个定义牢记心中。
雪糕遇上夏天·2023-04-05 17:37

大师兄的数据分析学习笔记(三十二）：模型评估（一）

大师兄的数据分析学习笔记(三十一）：机器学习模型总结大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）一、分类模型评估1.二分类二分类就是标注分类时有两类的分类，在数据挖掘中是常见的类型。
superkmi·2023-04-05 04:28

深度学习-第T2周——彩色图片分类

mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、归一化4、可视化图片四、构建简单的CNN网络五、编译并训练模型1、设置超参数2、编写训练函数六、预测七、模型评估深度学习
Prime's Blog·2023-04-04 12:08

深度学习介绍及反向传播机制#李宏毅机器学习Part4

发展历史未来展望【待整理】机器学习/深度学习的三步骤：Step1：神经网络（Neuralnetwork）1.前馈Feedforward2.全连接FullyConnect3.隐藏层4.普遍性定理Step2：模型评估
CHENYUZ-hub·2023-04-04 12:13

YOLOv5车牌识别实战教程(三)模型训练与评估

目录3.1搭建训练环境3.2数据准备3.3配置模型参数3.4启动训练过程3.5模型评估3.6可视化训练过程3.7模型调优3.8实际应用总结摘要：本篇博客将详细介绍如何使用YOLOv5进行车牌识别模型的训练与评估
·2023-04-04 01:06

Python机器学习iris数据集KNN模型评估

KNN模型评估一、分类问题介绍二、K近邻分类模型（KNN)1.模型介绍2.KNN模型训练3.KNN模型评估评估1：将整个数据集用于训练与测试评估2：分离训练数据与测试数据一、分类问题介绍分类：根据数据集目标的特征或属性
SuperYiY·2023-04-04 00:37

机器学习-模型评估与选择

数据采集和预处理数据采集和预处理是机器学习中非常重要的一步，因为它们决定了模型能否从数据中学到有效的模式和规律。以下是数据采集和预处理的主要任务：1、数据采集数据采集是指从各种来源（如数据库、传感器、网站等）收集数据，并将其存储到计算机中。数据的质量和数量对于机器学习的效果至关重要，因此在数据采集过程中需要注意数据的准确性、完整性和可靠性。2、数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行处理，去除其中的
ㄨㄛˇㄞˋㄋㄧˇ·2023-04-03 09:08

【DW 11月-西瓜书学习笔记】Task01：绪论、模型评估与选择

第一章绪论让我们的机器学习之旅从挑选一个好瓜开始。只绪论介绍基本术语、机器学习的发展，我只记录一些特殊的术语。1.1机器学习的定义计算机通过学习经验数据得到模型，面对新情况时做出有效判断。还有一种解释：假设：P：计算机程序在某任务类T上的性能。T：计算机程序希望实现的任务类。E：表示经验，即历史的数据集。若该计算机程序通过利用经验E在任务T上获得了性能P的改善，则称该程序对E进行了学习。1.2机器
以身外身做梦中梦·2023-04-02 20:10

6.2.3线性回归模型评估：R-square（确定系数）、均方根、均方差.....

1--和方差2--均方差、均方根3--R-square(确定系数)R-square越接近1，越好，大于0.8就不错了4--如何求出:R-square（确定系数）、均方根、均方差.....一般【R-square】（确定系数）就可以了其次【MSE】也可以第二种计算R2（确定系数）如带入10个参数的回归模型R-square得出来的为0.8优化后带入3个参数的回归模型R-square得出来为0.99则后者
夏日春风·2023-04-02 14:29

机器学习笔记--模型评估之二：准确率、精确率、召回率、F1Score与ROC

准确率（precision）P：其中，TP(真正，TruePositive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，FalsePositive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，TrueNegative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，FalseNegative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数精确率（Prec
dudu妈·2023-04-02 10:18

机器学习——数组的操作、查看数据集、Matplotlib绘图

目录简单的数组属性基础的查看数据集使用Matplotlib绘图：sklearn模型评估常用指标函数numpy.random.randintnumpy.linspacenumpy.onesnumpy.sumnumpy.random.randnnumpy.random.randshape
拓拓龙·2023-04-02 06:18

学习笔记（1):第二章：线性回归-交叉验证与模型评估

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10178/216921?utm_source=blogtoeduK通常取3，5，10
baifeng01·2023-04-01 21:34

SVC模型评估指标与ROC曲线

目录1.解决二分类SVC中的样本不均衡问题1.1概述1.2SVC参数class_weight1.3参数class_weight的使用2.SVC模型评估指标2.1混淆矩阵(ConfusionMatrix)
擎风2021·2023-04-01 18:10

深度学习 Day29——利用Pytorch实现咖啡豆识别

导入数据3、划分数据集四、手动搭建VGG16模型1、模型搭建2、查看模型参数3、调用官方的VGG16网络框架五、训练模型1、训练函数2、测试函数3、正式训练六、Loss-Accuracy图可视化七、预测八、模型评估九
-北天-·2023-04-01 13:34

利用GPT-3 Fine-tunes训练专属语言模型

微调vs重新训练微调vs提示设计训练专属模型数据准备清洗数据构建模型微调模型评估模型部署模型总结什么是模型微调（fine-tuning）？
JarodYv·2023-03-30 20:38

面试：一.特征工程与模型评估

  俗话说，“巧妇难为无米之炊”。在机器学习中，数据和特征便是“米”，模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据、合适的特征，再强大的模型结构也无法得到满意的输出。正如一句业界经典的话所说，“Garbagein，garbageout”。对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。  特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为
李涛AT北京·2023-03-30 16:15

深度学习 Day28——利用Pytorch实现好莱坞明星识别

导入数据集3、划分数据集四、调用官方的VGG16模型五、训练模型1、编写训练函数2、编写测试函数3、设置动态学习率4、正式训练5、保存模型六、结果可视化1、Loss与Accuracy图2、图片预测3、模型评估七
-北天-·2023-03-29 03:30

混淆矩阵(Confusion Matrix)

数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Cl
Wanderer001·2023-03-29 03:25

混淆矩阵（Confusion Matrix）

1、定义混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣。
凉茶i·2023-03-29 03:16

混淆矩阵(Confusion Matrix)，模型评估

目录混淆矩阵(ConfusionMatrix)解释：一级指标（最底层的）：二级指标三级指标
贾世林jiashilin·2023-03-29 03:02

手把手教你：岩石样本智能识别系统

个人信贷违约预测模型目录系列文章一、项目简介二、任务介绍1.项目背景2.要解决的问题3.数据说明三、代码功能介绍1.依赖环境集IDE2.读取标记图像数据3.图像数据预处理4.图像增强5.构建并训练模型6.模型评估
大雾的小屋·2023-03-28 23:00

python算法工程师面试题_算法工程师面试题整理

算法工程师面试深度学习模型评估方法Accuracy作为指标有哪些局限性？ROC曲线和PR曲线各是什么？编程实现AUC的计算，并指出复杂度？AUC指标有什么特点？放缩结果对AUC是否有影响？
weixin_39949894·2023-03-28 21:45

2021-02-04

一、完成3c数码关键词转问法模型评估，并给出统计指标，结果如下：3C数码一个月非转人工流量（总流量1459648，数据来源云之）统计与分析如下：1、店铺总数572、被关键字捕获的流量196093条，占比
枯木嫩芽·2023-03-28 12:23

python简单线性回归---鸢尾花

即可建立一个简单的线性回归模型，从而进行趋势预测对数据进行简单的线性回归分析：1：获取数据集2：指定特征值x目标值y(如特征值：屁股为红色，目标值为猴子)3：数据集划分（训练集+测试集）4：模型建立5：模型评估
胖子是个潜力股·2023-03-27 16:17

PT之Transformer：基于PyTorch框架利用Transformer算法针对IMDB数据集实现情感分类的应用案例代码解析

数据集实现情感分类的应用案例代码解析目录基于PyTorch框架利用Transformer算法针对IMDB数据集实现情感分类的应用案例思路设计(1)、数据准备(2)、数据预处理(3)、模型构建(4)、模型训练(5)、模型评估
一个处女座的程序猿·2023-03-26 07:26

机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记

前文回顾：逻辑回归目录正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型模型评估方法留出法（hold-out）交叉验证法（cross-validation）自助法（bootstrap）比较总结分类模型性能评价指标混淆矩阵准确度
啦啦右一·2023-03-26 07:25

DW-李宏毅深度学习打卡- Task02

Task01:观看机器学习介绍（1天）keyword一、Regression定义应用二、Model模型假设模型评估模型优化感受：仅仅是完成任务，但并不理想。
人工智能初学者Amber·2023-03-25 11:38

机器学习-模型评估与选择

引言-开启机器学习海洋大冒险引言——机器学习是数学？程序设计？还是...与现实世界有着千丝万缕的联系的哲学？我将背起我的小背包，在机器学习的海洋中探索冒险，然后筑建一个属于我的世界or城市。maybe你想和我一起吗？本系列博客参考书：大名鼎鼎的西瓜书！（周志华机器学习）原始工具-机器学习术语机器学习的海洋有它自己的语言，学习术语当然是生存的第一步啦！First，初来乍到，这片海洋中有各种各样的新事
N._·2023-03-25 07:26

机器学习——逻辑回归

1.逻辑回归与线性回归的联系与区别2.逻辑回归的原理3.逻辑回归损失函数推导及优化4.正则化与模型评估指标5.逻辑回归的优缺点6.样本不均衡问题解决办法7.sklearn参数一.逻辑回归与线性回归的联系与区别逻辑回归
xfx小飞侠·2023-03-25 07:19

第9步 Xgboost

文章目录前言一、导入库与数据二、数据集切分与特征缩放三、数据训练与预测3.1安装Xgboost3.2训练Xgboost3.3预测测试集结果保姆级解说3.4模型评估总结前言机器学习领域经常会举行各种大数据竞赛
Jet4505·2023-03-23 07:12
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