模型评估

常见深度学习模型评估指标

深度学习模型评估指标一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量的指标进行评估，才能够进行横向的对比比较，包含了分类、回归、质量评估、生成模型中常用的指标。
邦戈栗子·2023-01-26 08:58

＜Rasa实战＞使用rasa test指令来评估nlu,core模型性能

目录参考:评估NLU模型参考:脚本执行步骤:步骤一:先划分测试与训练数据步骤二:执行rasatestnlu指令为了更有效率的进行nlu模型评估,可以直接执行以下指令还能比较不同的管道配置性能评估core
wind.liao·2023-01-26 08:55

[人工智能-深度学习-57]： 图解模型评估的常用指标

文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121817220目录第1章模型评估简介
文火冰糖的硅基工坊·2023-01-26 08:52

【模型训练】YOLOv7口罩人脸检测

YOLOv7&YOLOv5口罩人脸检测1、口罩人脸检测模型训练2、模型评估3、模型和数据集下载网盘链接1、本项目采用YOLOv7算法实现对人脸和口罩的检测，在几千多张道路裂缝检测中能训练得到，我们训练了
XTX_AI·2023-01-26 06:25

深度学习【使用PyTorch实现seq2seq模型】

实现流程2.2文本转化为序列2.3准备数据集2.3.1准备`Dataset`2.3.2准备`DataLoader`2.4准备编码器2.5实现解码器2.6完成seq2seq模型2.7完成训练逻辑2.8完成模型评估逻辑一闲聊机器人的介绍用户说一句话后
OneTenTwo76·2023-01-26 03:41

模型评估与选择(Model Assessment and Selection)

原博客：https://daya-jin.github.io/2018/12/11/Model_Assessment_and_Selection/模型评估与选择Bias偏差为模型对于观测数据的拟合程度，
d518a9b6ae51·2023-01-25 23:21

Hands-on data analysis 动手学数据分析Task5：数据建模及模型评估

这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。这里有两份资料需要大家准备：z图书《PythonforDataAnalysis》第六章和baidu.com&google.com（善用搜索引擎）本次学习由开源学习组织Data
miskirito·2023-01-25 12:04

【数据分析】第三章数据建模及模型评估

第三章数据建模及模型评估数据建模基本术语数据集的监督学习和无监督学习监督学习：监督学习的样本集是既有特征也有结果的数据，即已知输入与输出值。
TTTTolerance·2023-01-25 12:04

datawhale数据分析5——数据可视化数据建模及模型评估

Task05：数据建模及模型评估声明：本文主要参考DataWhale开源学习——动手学数据分析，GitHub地址：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
情定诺坎普1·2023-01-25 12:34

动手学数据分析 TASK5 数据建模与模型评估

第三章：数据建模与模型评估前言一、关键词概要二、内容复现（一）数据建模1.数据载入及预设2.模型选择与sklearn算法(1)sklearn简介3.数据集划分4.模型搭建(1)创建基于线性模型的分类模型
曦溪汐希_CHEN·2023-01-25 12:04

动手学数据分析 | Datawhale-8月 | Task05：数据建模及模型评估

文章目录Task05：数据建模及模型评估一、数据预处理1.导包2.缺失值填充和one-hot编码二、模型搭建1.选择模型2.切割训练集和测试集3.模型创建4.优化总结Task05：数据建模及模型评估我们根据任务需求不同
百无一用是书生g·2023-01-25 12:33

动手学数据分析-Task05：数据建模及模型评估

本学习笔记为Datewhale-7月组队学习-动手学数据分析的学习内容，学习链接为：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis数据建模及模型评估前言一
weison（cv）·2023-01-25 12:02

动手学数据分析task05 数据建模及模型评估

特征工程缺失值的填充分类型变量填充某个缺失值字符(NA)用最多类别的进行填充连续型变量填充均值、中位数、众数第一步：查看所有属性列中有哪些有缺失值train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)第二步：查看某一个属性列有多少种取值，并排序注意两种区别：一种是对index排序，一种是对value排序第三步：根据是连续型还是分类型选择不同方法填充第四步
小小小泥鳅·2023-01-25 12:00

动手学数据分析—5.数据建模及模型评估

动手学数据分析—5.数据建模及模型评估一、特征工程1.1缺失值填充1.2编码分类变量二、模型搭建tips12.1切割训练集和测试集tips2Q12.2模型创建tips3Q22.3输出模型预测结果tips4Q3
棠糖䉎·2023-01-25 12:00

【动手学数据分析】 Task05 - 模型建立和评估

建模和评估的基本流程：读入数据集特征工程分割训练集和测试集创建模型输出模型预测结果模型评估零、特征工程导入数据：importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImageplt.rcParams
Beta Lemon·2023-01-25 12:59

数据分析：Task5-数据建模及模型评估

1.关于nan的问题1.在pandas中有个另类的存在就是nan，解释是：notanumber，不是一个数字，但是它的类型确是一个float类型。numpy中也存在关于nan的方法，如：np.nan2.对于pandas中nan的处理，简单的说有以下几个方法。查看是否是nan，s1.isnull()和s1.notnull()丢弃有nan的索引项，s1.dropna()将nan填充为其他值，df2.f
人工智能57·2023-01-25 12:59

Task05：数据建模及模型评估

importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImage%matplotlibinlineplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unic
PassionXxt·2023-01-25 12:59

DW动手学数据分析Task5：数据建模及模型评估

数据分析流程1.2模型搭建准备工作1.2.1导入库1.2.2载入数据1.3模型搭建1.3.1选择模型1.3.2切割训练集和测试集1.3.3模型创建1.3.4输出模型预测结果2评估2.1评估的准备工作2.2模型评估
OohMuYi·2023-01-25 12:27

【数据分析】(task5)数据建模及模型评估

：准确率（precision）度量的是被预测为正例的样本中有多少是真正的正例召回率（recall）度量的是正类样本中有多少被预测为正类f-分数是准确率与召回率的调和平均文章目录note一、建立模型二、模型评估
山顶夕景·2023-01-25 12:26

【数据博彩】如何使用大数据机器学习预测NBA比赛结果？

用于NBA预测的模型评估曲线方法基础机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，
wormhacker·2023-01-24 11:41

《机器学习》阅读笔记 第二章

Contents1.模型评估[^1]1.1过拟合1.2评估方法留出法（hold-out）交叉验证（crossvalidation）自助法（bootstrap）1.3调参2.性能度量2.1回归任务2.2分类任务分类精度与交叉熵损失查准率和查全率
Golden_Baozi·2023-01-24 11:05

不平衡多分类问题模型评估指标探讨与sklearn.metrics实践

1.模型评估指标在机器学习、深度学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文主要是分享
肖永威·2023-01-24 10:32

机器学习之模型评估

机器学习之模型评估1.模型评估2.交叉验证2.1回归问题的验证2.2分类问题的验证2.3精确率和召回率2.4F值3.正则化3.1过拟化3.2正则化的方法3.3正则化的效果3.4分类的正则化3.5包含正则化项的表达式的微分
长路漫漫，道阻且长·2023-01-24 10:01

谈谈机器学习AI模型测试与评估方法分析

应用软件，其中质疑点主要有：预测或识别的准确性模型相关性鲁棒性安全性数据隐私性能效率公平性可解释性接下来，本文将从机器学习模型开发过程、AI应用软件开发过程，结合测试过程，谈谈如何进行机器学习AI模型测试与模型评估方法
肖永威·2023-01-24 09:27

1. 深度学习简介|计算机视觉简介|得分函数|损失函数作用|前向传播整体流程

文章目录深度学习简介计算机视觉简介k近邻算法得分函数损失函数作用前向传播整体流程机器学习是一个大块，其中就包含着深度学习，计算机视觉等机器学习的流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用深度学习简介深度学习通过特征学习进行相关操作
Micoreal·2023-01-23 10:50

CDA Level I 模拟题（7）多选题【附答案解析】

练习题【多选题】CRISP-DM模型是应用最广泛的KDD过程模型，下面属于CRISP-DM模型的阶段有（）A.业务理解B.数据理解C.数据准备、建模、模型评估D.模型发布2/20表结构是数据分析中常用的数据结构
cndrip·2023-01-22 20:16

机器学习06：决策树学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习09：无监督学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习10：集成学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习12：演化学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习05：神经网络学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习07：贝叶斯学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习08：最近邻学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习03：线性回归与多分类学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习02：模型评估

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习04：支持向量机

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习11：代价敏感学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 12:45

机器学习模型评估--（判断是否患有糖尿病）自用

#机器学习实现模型评估第二课#用逻辑回归模型#pimaindiandiabetes#混淆矩阵，和模型的衡量以及其意义#任务：通过怀孕次数，胰岛素水平，体重指标和年龄四个特征预测是否患有糖尿病先读取文件withopenas
z 小白·2023-01-21 09:04

python机器学习（一）算法学习的步骤、机器学习的应用及流程(获取数据、特征工程、模型、模型评估)

机器学习入门机器学习中需要理论性的知识，如数学知识为微积分(求导过程，线性回归的梯度下降法)，线性代数(多元线性回归，高纬度的数据，矩阵等)，概率论(贝叶斯算法)，统计学(贯穿整个学习过程)，算法根据数学基础一步步的推导出来的。需要编程语言把学到的知识应用到实践中，python语言的语法比较简单，第三方库比较丰富，可以在各行各业发挥作用，很方便的对数据进行分析和处理，进行模型的训练。机器学习算法的
hwwaizs·2023-01-20 20:16

机器学习分类模型评价指标详述

在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和
chenyiming2010·2023-01-20 13:06

Python使用随机森林模型进行电影评分预测

目录数据处理数据划分数据建模模型评估结果预测综合运用数据分析与数据挖掘课程中的数据探索、数据预处理、分析建模等理论知识，能够根据不同的业务的场景，选定不同的数据分析与数据挖掘模型，并能够通过Python
qq_58392257·2023-01-20 13:02

【模型训练】YOLOv7吸烟行为检测

YOLOv7吸烟行为检测1、YOLOv7算法吸烟行为检测模型训练2、YOLOv7模型模型评估3、模型和数据集下载1、本项目采用YOLOv7算法实现对吸烟行为的检测，在一万多张吸烟数据集中训练得到，我们训练了
XTX_AI·2023-01-20 12:52

机器学习Machine Learning学习笔记——回归Regression

二、回归模型建立步骤step1：模型假设，选择模型框架step2：模型评估，判断众多模型的好坏step3：模型优化，筛选最优的模型三、模型假设-线性模型1、一元线性模型（单个
待落灯花·2023-01-20 08:15

python数据分析与应用-python数据分析与应用

1Python数据分析概述1.1数据分析简介1.1.1什么是数据分析1.1.2数据分析的范畴1.2数据分析的流程1.2.1需求分析1.2.2数据抽取1.2.3数据预处理1.2.4数据分析与建模1.2.5模型评估
weixin_37988176·2023-01-19 19:48

机器学习库 Scikit-learn 版本更新了，10个新玩法！

自2007年发布以来，Scikit-learn已经成为Python领域非常重要的机器学习库，支持分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法，还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。
机器学习算法那些事·2023-01-19 09:06

【学习笔记】西瓜书机器学习之第二章模型评估与选择及统计假设检验基础

1.评估方法为了对学习器的泛化误差进行评估，需要采用一个测试集（不在训练集里）来测试模型的能力。这时我们会将数据集D进行适当的处理，从D中获取训练集S和测试集T。不仅如此，有时在D中还需要有一个验证集（Validation）用于比较不同模型的结果。1.1留出法(Hold-Out)直接讲数据集分为两个互斥的集合。比如把数据集按照37分，7分作为训练集，3分作为测试集。一般会采用若干次随机划分，重复进
黄星 .·2023-01-19 06:47

周志华机器学习西瓜书第2章模型评估与选择——精度与模型泛化评估方法，自助法与集成学习

1.间接计算精度经常是直接计算正确率，间接计算精度：1-错误率一般模型错误的个数会少于正确的个数，计算错误率的效率会高于计算正确率训练过程中想观察模型的学习效果，而观察错误率的下降便是很好的办法之一2.模型的最终目的我们的目标永远不是去尽可能完美地拟合训练数据，而是去泛化到没见过的数据，在总体数据下追求完美所以，一定牢记，训练数据不是目的，测试数据才是目的训练数据本身会有干扰噪声，过好地拟合训练数
阿航626·2023-01-19 06:47

机器学习西瓜书第二章学习笔记--模型评估与选择

经验误差与过拟合训练集上产生的误差为经验误差，新样本上产生的为泛化误差，我们希望训练一个泛化误差小的模型，但事先并不知道新样本什么样，只能尽可能的使得经验误差比较小，过拟合就是经验误差小，但泛化误差大的现象，一般出现的原因是模型过于复杂，模型拟合能力太强，导致过多学习了训练样本自身的特点，而忽略了样本的普遍规律，而且过拟合是没法避免的，只能缓解。相应的欠拟合就是模型太简单，不能很好的拟合样本数据，
她的我·2023-01-19 06:46

机器学习西瓜书——第二章 模型评估与选择

错误率——分类错误的样本数占样本总数的比例，即错误率E=a/m,如果在m个样本中有a个样本分类错误。精度——1-E=1-a/m,即精度=1-错误率误差(误差期望)——学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合——学习器已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化
一蓑烟雨晴·2023-01-19 06:13

【机器学习·西瓜书】第2章 模型评估与选择＜1＞

第2章模型评估与选择1.数据集在机器学习过程中的分类（训练集、验证集、测试集）2.过拟合/欠拟合2.1经验误差与泛化误差2.2过拟合（定义、产生原因、解决办法）2.2.1过拟合的定义2.2.2过拟合的产生原因
gm_Xian·2023-01-19 06:10
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