模型评估第6页

机器学习模型评估指标

1.回归模型评估指标(1).绝对误差预测和实际之间误差的绝对值之和。

歌者文明·2023-12-14 18:59

【Python百宝箱】从平凡到卓越：如何通过评估和调优提升机器学习模型质量

本文将引导您探索scikit-learn、XGBoost、LightGBM和CatBoost等流行工具库，详细介绍它们提供的模型评估工具和调优技巧。

friklogff·2023-12-14 18:22

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)

制作训练集和标签1.2数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch2LSTM分类模型和超参数选取2.1定义LSTM分类模型2.2定义模型参数2.3模型结构3LSTM模型训练与评估3.1模型训练3.2模型评估往期精彩内容

建模先锋·2023-12-14 16:49

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)

数据集制作与加载1.1导入数据1.2数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch2CNN-2D分类模型和训练、评估2.1定义CNN-2d分类模型2.2定义模型参数2.3模型结构2.4模型训练2.5模型评估

建模先锋·2023-12-14 15:27

机器学习-ROC曲线：技术解析与实战应用

文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。一、引言机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。

快乐非自愿·2023-12-06 05:19

深度探索大数据分析：挖掘价值与洞察力

大数据处理与分析工具3.数据采集与清洗3.1数据源的多样性3.2数据采集工具与技术3.3数据清洗与预处理的重要性4.数据挖掘与模型建立4.1数据挖掘的基本概念4.2机器学习算法在大数据环境中的应用4.3模型评估与优化

theskylife·2023-12-05 17:39

Halcon深度学习药片检测

1.应用示例思路(1)标注数据并获取halcon字典形式的训练数据；(2)数据预处理；(3)模型训练；(4)模型评估和验证；(5)模型推理。

夏雪之晶莹·2023-12-05 09:44

电磁优化的并行空间映射方法

这包括并行的多个精细模型评估和使用并行算法的多点代理训练。与标准模型相比，该方法

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

成为AI产品经理——回归模型评估（MSE、RMSE、MAE、R方）

分类问题的评估是看实际类别和预测类别是否一致，它的评估指标主要有混淆矩阵、AUC、KS。回归问题的评估是看实际值和预测值是否一致，它的评估指标包括MAE、MSE、RMSE、R方。如果我们预测第二天某支股票的价格，给一个模型y=1.5x，x是最近60天股票的价格的平均值，y是预测的第二天股票的结果。我们选择三支股票，记录它过去60天的均价，以及模型预测出来的价格和实际的价格。下面的图片是将过去60天

爱学习的时小糖·2023-12-05 06:23

深度学习手势识别算法实现 - opencv python 计算机竞赛

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习手势识别算法实现-opencvpython

Mr.D学长·2023-12-05 06:21

【转】分类模型评估指标汇总

作者：努力的孔子https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10735079.html对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。正确率与错误率正确率：正确分类的样本数/总样本数，accuracy错误率：错误分类的样本数/总样本数，error正确率+错误率=1这两种指标最简单，也最常用缺点不一定能反应模型的泛化

统计学家·2023-12-04 10:06

数据挖掘实战-基于word2vec的短文本情感分析

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、实验背景二、相关算法2.1Word2vec2.2支持向量机2.3随机森林三、实验数据3.1数据说明3.2评价标准四、实验步骤五、实验结果与分析5.1SVM模型评估结果

艾派森·2023-12-04 05:00

SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测

作为模型评估的一

rgb2gray·2023-12-03 13:27

模型性能评估（第三周）

一、模型评估把数据集划分成训练集和测试集，用训练集训练模型和参数，然后在测试集上测试他的表现。如下图所示，第一行是线性回归通常的代价函数形式，我们需要将其最小化来获取参数、b。

叫小侯的小白程序员·2023-12-03 11:06

卷积神经网络（VGG-16）猫狗识别

前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.再次检查数据3.配置数据集4.可视化数据三、构建VG-16网络四、编译五、训练模型六、模型评估七

NoteLoopy·2023-12-03 07:06

竞赛选题题目：基于深度学习的手势识别实现

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的手势识别实现该项目较为新颖

laafeer·2023-12-03 04:58

软著项目推荐深度学习手势识别算法实现 - opencv python

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习手势识别算法实现-opencvpython

iuerfee·2023-12-03 04:27

基于TF2.7-UNet的遥感影像建筑物语义分割

数据预处理网络构建模型训练模型评估本次数据集使用的是InriaAerialImageLabelingDataset，它是一个用于城市建筑物检测的遥感图像数据集，其标记被分为建筑和非建筑两种，主要用于语义分割

DataAssassin·2023-12-03 03:12

人工智能中的模型评估

1概述1.1定义人工智能（AI）模型评估是一个关键的过程，用于确定模型在特定任务上的性能和有效性。这个过程涉及使用各种技术和指标来衡量模型的准确度、可靠性、泛化能力以及其他重要特性。

智慧医疗探索者·2023-12-03 01:11

（分类）KNN算法- 参数调优

在此专栏的上一篇文章的基础上，进行交叉实验获取最佳的K值上一篇文章：KNN算法案例-鸢尾花分类数据拆分的过程：交叉验证（CrossValidation）是一种在机器学习中广泛使用的模型评估和参数调优方法

阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:57

算法评价指标

分类算法评价指标评估评估指标混淆矩阵(`Confusionmatrix`)：准确率(`Accuracy`):分类错误率(`Classificationerror`):召回率(`Recall`)精确率(`Precision`)ROC曲线模型评估与模型选择模型评估留出法交叉验证法留一法自助法回归与分类监督学习

撕得失败的标签·2023-12-01 12:53

第二章模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，即结果m个样本中a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”。更一般地我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，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”。当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特

lammmya·2023-12-01 12:36

Transformers实战——文本相似度

aJupyter·2023-12-01 04:42

卷积神经网络（CNN）识别神奇宝贝小智一伙

前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估八

NoteLoopy·2023-11-30 14:43

卷积神经网络（CNN）注意力检测

前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估

NoteLoopy·2023-11-30 13:00

建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？

我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。

小黄鸭呀·2023-11-29 19:28

成为AI产品经理——模型评估（混淆矩阵）

一、混淆矩阵1.混淆矩阵的介绍混淆矩阵有两个定义positive（正例）和negative（反例）。分别代表模型结果的好和坏。下图就是一个分类问题的混淆矩阵。横行代表真实的情况，而竖行代表预测的结果。为了便于理解，我在这里举一个分出瓜的好坏的分类问题。TP：TruePositive，真正例。表示这个瓜实际上是一个好瓜，预测出来的结果也是好瓜，所以它是一个真的好瓜，是一个真正例。预测结果正确。FP：

爱学习的时小糖·2023-11-27 15:44

成为AI产品经理——模型评估指标

目录一、模型评估分类1.在线评估2.离线评估二、离线模型评估1.特征评估①特征自身稳定性②特征来源稳定性③特征成本2.模型评估①统计性评估覆盖度最大值、最小值分布形态②模型性能指标分类问题回归问题③模型的稳定性模型评估指标分五小节课程

爱学习的时小糖·2023-11-27 15:14

卷积神经网络（Inception-ResNet-v2）交通标志识别

2.导入数据3.查看数据二、构建一个tf.data.Dataset1.加载数据2.配置数据集三、构建Inception-ResNet-v2网络1.自己搭建2.官方模型五、设置动态学习率六、训练模型七、模型评估八

NoteLoopy·2023-11-26 03:09

卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别

可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、AlexNet(8层）介绍四、构建AlexNet(8层）网络模型五、编译六、训练模型七、模型评估八

NoteLoopy·2023-11-26 03:38

卷积神经网络（Inception V3）识别手语

CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建InceptionV3网络模型1.自己搭建2.官方模型五、编译六、训练模型七、模型评估二

NoteLoopy·2023-11-26 03:31

文本信息抽取 | 基于 LSTM 的命名实体识别

目录一、Bi-LSTM—CRF模型二、LSTM介绍三、基于LSTM的命名实体识别1.导入相关库2.数据加载3.构造dataloder4.网络构建5.网络配置6.模型训练7.模型评估8.模型预测一、Bi-LSTM—CRF

源于花海·2023-11-25 20:36

轻松入门自然语言处理系列项目3 基于Linear-CRF的医疗实体识别

项目概况1.项目描述2.数据描述3.项目框架二、核心技术1.实体识别数据标注2.文本特征工程3.CRF模型4.BiLSTM-CRF模型三、项目实施1.读取数据2.数据标注3.文本特征工程4.模型训练5.模型评估

cutercorley·2023-11-25 20:57

卷积神经网络（CNN）识别验证码

.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、编译五、训练六、模型评估七

NoteLoopy·2023-11-25 08:38

数据挖掘 K近邻

交叉验证是一种常用的模型评估技术，用于评估机器学习模型的性能和泛化能力。在机器学习中，我们通常希望评估训练好的模型对未见过数据的表现情况，以确保模型可以泛化到

亖嘁·2023-11-24 05:54

分类:基本概念、决策树与模型评估

4.1预备知识：分类任务的输入数据是记录的集合。每条记录也称实例或样例，用元组（x,y)表示，其中x是属性的集=集合，而y是一个特殊的属性，指出样例的类标号（也称为分类属性或目标属性）。分类（classification）分类任务就是通过学习得到一个目标函数（targetfunction）f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类别号y。目标函数也称分类模型（classificationmodel）

从此不迷茫·2023-11-24 04:44

成为AI产品经理——模型评估概述

目录一、模型宣讲和评估的原因二、模型宣讲三、模型评估1.重要特征①特征来源②特征意义2.选择测试样本3.模型性能和稳定性一、模型宣讲和评估的原因刘海丰老师提到他们在做一个金融AI产品未注重模型指标，过于注重业务指标

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:02

Sklearn实践——利用Scikit-learn进行机器学习模型构建和评估

它提供了丰富的工具和函数，用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和模型评估等。本文将介绍Sklearn的基本用法和核心功能，通过实例演示如何使用Sklearn进行机器学习模型构建和评估。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:55

第2章模型评估和选择

2.1经验误差和过拟合错误率：分类错误的样本数n占样本总数m的比例。错误率E=n/m精度：1-n/m称为"精度",即"精度=1-错误率"误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差泛化误差：在新样本上的误差过拟合：学习器把训练样本学得"太好"了的时候，很可能巳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，这样就会导致泛化性能下降。

小陈同学eer·2023-11-23 02:32

基于Bagging集成学习方法的情绪分类预测模型研究（文末送书）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1导入数据4.2数据预处理4.3分词处理4.4词云可视化4.5构建语料库4.6词向量化4.7构建模型4.8模型评估

艾派森·2023-11-23 01:58

用PLS和OPLS分析代谢组数据

简介例1.不同品种代谢产物OPLS-DAloadingplot1安装2内置数据介绍代谢物对个体性别的定性响应-PLS执行PLS-DA结果参数解释模型评估常用可视化参数解释ggplot2可视化-loadingplot

吴十三和小可爱的札记·2023-11-22 23:49

竞赛题目：基于深度学习的手势识别实现

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的手势识别实现该项目较为新颖

iuerfee·2023-11-22 14:25

一步一步做项目（20）详细设计

一步一步做项目（20）详细设计SSH简介managePublicNotice用例的设计模型分析模型评估对系统构架约束进行评审构架方面的决策和约束将设计应用于用例评估设计方案实现工作流有了软件需求（请参考一步一步做项目

ZhangCurie·2023-11-22 12:30

机器学习基础(三): 模型评估与选择 - 方差与偏差

前言本笔记是笔者学习西瓜书所做笔记，转载请附本文链接及作者信息。有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725码字不易，好心人随手点个赞机器学习中如何考量算法模型的泛化能力是非常重要的内容，影响着模型在实际环境下的使用。偏差-方差分解工具(bias-variancedecomposition)是解释模型泛化能力的重要工具符号定义:测试样本:训练集:基于训练集得到的模型对测试集的预测结果：样本

阿瑟_TJRS·2023-11-21 21:16

WeekT8 - 猫狗识别1（VGG-16）

文章目录1.导入数据2.数据预处理之加载数据3.配置数据集4.可视化数据5.搭建VGG-16网络5.编译6.训练模型7.模型评估8.预测9.tqdm说明9.1再来说遇到的那个报错10.文中比较严重的bug

m_Molly·2023-11-21 08:34

Week-T9 猫狗识别2

文章目录一、准备环境二、准备数据2.1获取数据集2.2.可视化数据三、搭建训练模型3.1自定义VGG-16模型3.2编译模型3.3训练模型四、模型评估与预测4.1模型评估4.2模型预测五、总结本文为365