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视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现|附代码数据

p=20650原文出处：拓端数据部落公众号视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现分类模型评估精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性

·2023-09-18 23:03

作为一名python开发者，想要兼职接单，需要学那些技术？要达到什么水准？为什么要学这些技术？

：2.学习Python基础知识和语法的技术：3.达到的水准：二、Web开发相关技术1.前端开发技术：2.后端开发技术：3.其他相关技术：三、数据科学与机器学习1.数据处理和分析：2.机器学习算法：3.模型评估和优化

SpringJavaMyBatis·2023-09-18 11:43

【Tensorflow 2.12 电影推荐系统之排序模型】

则好·2023-09-18 03:06

使用scipy实现简单神经网络

文章目录1、准备工作(1)导入必要的库：(2)数据准备2、实现主要的函数(1)`Logisticfunction`(2)`Forward`函数(3)损失函数(4)`mse_loss`3、训练模型4、模型评估

半个冯博士·2023-09-18 00:51

机器学习（16）---聚类(KMeans)

聚类一、聚类概述1.1无监督学习与聚类算法1.2sklearn中的聚类算法二、KMeans2.1基本原理2.2簇内误差平方和三、sklearn中的KMeans3.1所用模块3.2聚类算法的模型评估指标3.3

冒冒菜菜·2023-09-17 06:11

入门人工智能 ——使用 tensorflow 训练一个新闻分类模型（6）

2.打开收集的新闻数据集构建模型模型训练模型评估保存模型完整构建训练模型的代码使用模型输出结果入门人工智能——使用tensorflow训练一个新闻分类模型人工智能（AI）和机器学习（ML

盗理者·2023-09-16 18:12

RKNN模型评估-性能评估和内存评估

基于Python的模型评估perf_debug：进行性能评估时是否开启debug模式。在debug模式下，可以获取到每一层的运行时间，否则只能获取模型运行的总时间。默认值为False。

Good@dz·2023-09-16 12:36

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：PFLD实时人脸关键点检测算法

环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、案例实现数据处理数据准备数据预处理数据增强数据加载训练集可视化网络结构骨干网络检测器辅助网络损失函数模型实现模型训练模型评估模型推理流程与总结人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务

Yeats_Liao·2023-09-16 08:02

机器学习——入门

gt;无监督学习聚类k-means机器学习开发流程1）获取数据2）数据处理（处理掉嘈杂、缺失、不符合要求的一些数据）3）特征工程（将数据处理成更为能够直接使用的数据）4）机器学习算法训练，得到模型5）模型评估

王王仙贝~·2023-09-16 04:02

语义分割笔记(二)：DeepLab V3对图像进行分割（自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试）

文章目录一、语义分割介绍1.1语义分割和实例分割的区别1.2DeepLab系列对比二、代码下载2.1代码测试2.2视频学习三、数据集准备3.1Json转png3.2数据集划分四、模型训练五、模型测试六、模型评估一

ZZY_dl·2023-09-14 23:16

阿里云通义千问向全社会开放，近期将开源更大参数规模大模型

光锥智能·2023-09-14 07:53

融360蒋宏：自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用

file01背景和问题目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。

DataFunTalk·2023-09-13 19:20

【Python入门系列】第十一篇：Python机器学习入门

scikit-learn（sklearn）2.TensorFlow3.Keras4.PyTorch5.NumPy6.Pandas三、Python机器学习整个过程的实现1.数据准备2.特征工程3.模型选择与训练4.模型评估与优化应用举例简单

JosieBook·2023-09-13 13:48

AI平台如何赋能后端研发

建模流程整个模型建模流程主要需要四大步：特征处理、模型训练、模型评估、模型部署。并且模型还需要进行不断的迭代才能保证模型效果。特征处理包括特征存储、特征选择、特征清洗、特征加工

·2023-09-11 13:58

机器学习及神经网络基础，Pytorch框架

预测阶段：通过测试集完成模型评估，从而了解模型在测试集中有效性。在此过程中，预

Small_Fish25·2023-09-11 02:23

Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记

文章目录Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.简介2.预训练2.1预训练数据2.2训练详情2.3LLAMA2预训练模型评估3.微调3.1supervisedFine-Tuning

chencjiajy·2023-09-09 19:50

构建ResNet-18模型在CIFAR-10数据集上实现分类（pytorch版）

文章目录1.构建ResNet模型1.1前置条件1.2构建ResidualBlock1.3构建ResNet-181.4模型测试2.训练与评估2.1数据预处理与加载2.2模型训练2.3模型评估参考文献1.构建

猛码Memmat·2023-09-08 14:22

机器学习基础算法11-Logistic回归-ROC和AUC分类模型评估-实例

文章目录一、模型评估介绍1.分类模型评估2.回归模型评估二、ROC和AUC1.理论知识2.ROC曲线分析3.TPR与FPR的计算过程三、实例1.实例12.实例23.实例3-鸢尾花数据集一、模型评估介绍1

哎呦-_-不错·2023-09-08 05:58

分类模型评估指标

在一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

一只胖猪猪·2023-09-07 19:30

[复现笔记] jetson_dla_tutorial复现笔记

前言本文描述以下知识点：1.基于cifar-10的模型训练，导出，转换为tensorrt模型，并使用Nsight分析；2.tensorRTPythonAPI，并进行数据校准（Calibration）和模型评估

·2023-09-07 11:43

yolov5模型的detect输出格式

最近在使用widerface数据集，但是发现其的检测结果需要转化成特定的格式才能够进行模型评估（即在Easy，Medium，Hard三个等级上的AP）。

NoNoUnknow·2023-09-07 05:18

送你一个在线机器学习网站，真香！

再到成熟代码应用、模型调参、模型比较、模型评估，学习整个机器学习需要用到的知识和技能。机器学习算法-随机森林之决策树初探（1）机器学

生信宝典·2023-09-05 01:20

Scikit-learn：全面概述

在本文中，我们将探索Scikit-learn的主要特点，重点介绍其简单的API、全面的算法支持、特征工程能力、模型评估和选择工具，以及其可扩展性和与其他Pyth

一只会写程序的猫·2023-09-05 00:18

基于信息增益的特征重要性分析

培训和测试样本用于模型评估的数据集包括8652个F1杂交玉米样本，这些样本具有测量的抽穗天数（DTT）、株高（PH）和穗重（EW）表型，这些表型来自母体库和30名父系测试者小组的杂交，遵循北卡罗来纳-II

talentsta·2023-09-02 18:34

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...

具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。

拓端研究室TRL·2023-08-31 17:14

特征选择，归一化以及交叉验证中应当注意的问题

总结前言.Start：特征选择，归一化是数据处理中必备的两个步骤，交叉验证是模型评估以及超参数搜索中经常用到的方法。然而在实际操作中，初学者往往会有这样的疑问：(1)是先做特征选

MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:51

【自然语言处理】COLD：中文攻击性言论检测数据集

ABenchmarkforChineseOffensiveLanguageDetection1论文出处2背景2.1背景介绍2.2针对问题2.3创新点3数据集构建3.1数据源3.2效率改进3.3数据集分析4实验设计4.1实验设置4.2性能结果4.3现有生成模型评估

小天才才·2023-08-30 00:22

在DARTS空间中进行神经架构搜索(NAS)

前言神经架构搜索(NAS)：自动化设计高性能深度神经网络架构的技术神经架构搜索任务主要有三个关键组成部分，即：模型搜索空间，定义了一个要探索的模型的集合一个合适的策略作为探索这个模型空间的方法一个模型评估器

羽星_s·2023-08-29 16:38

使用NNI对BERT模型进行粗剪枝、蒸馏与微调

模型剪枝的一般步骤：训练初始模型：训练一个初始的神经网络模型评估参数重要性：计算每个参数的重要性指标来评估参数的贡献程度剪枝冗余参数：根据阈值将参数置零，或者直接将对应的连接删除，从而减小模型的大小。

羽星_s·2023-08-29 16:37

TensorFlow-slim包进行图像数据集分类---具体流程

TensorFlow中slim包的具体用法1、训练脚本文件（该文件包含数据下载打包、模型训练，模型评估流程）3、模型训练1、数据集相关模块：2、设置网络模型模块3、数据预处理模块4、定义损失loss5、

郭庆汝·2023-08-29 07:59

F1_score(sklearn)

Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。Metric函数：metrics模块实现了一些函数，用来评估预测误差。见下。

Miraclecanbeachieve·2023-08-29 03:08

回归模型的score得分为负_回归模型评估指标

这里选择ScikitLearn自带的回归模型评估指标进行详细讲解。

何瑫·2023-08-29 03:37

回归类的模型评估指标R2

先来看一组代码:importnumpyasnprng=np.random.RandomState(42)X=rng.randn(100,80)y=rng.randn(100)cross_val_score(LR(),X,y,cv=5,scoring='r2')运行结果array([-179.12952605,-5.692624,-15.61747513,-78.68042858,-59.53110

Zen of Data Analysis·2023-08-29 03:06

自然语言处理实战项目16- 基于CPU的大语言模型的实战训练全流程指导，模型调优与评估

该流程涵盖了数据准备、数据预处理、词表构建、模型选择与配置、模型训练、模型调优和模型评估等步骤。通过不断迭代和优化，可以提高模型的性能和生成文本的质量。

微学AI·2023-08-28 20:40

机器学习实战笔记（蜥蜴书）—— 第二章：端到端项目

测试集数据可视化数据预处理1、缺失值处理2、文本属性处理3、数据集添加其他列4、数值缩放5、得到预处理的数据模型建立1、线型模型2、决策树模型3、随机森林模型模型验证1、简单均方根误差验证2、使用交叉验证模型保存模型调整模型评估前言

Crayon鑫·2023-08-28 16:34

《机器学习核心技术》分类算法 - 决策树

阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：小白零基础《Python入门到精通》决策树1、决策树API2、决策时实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、决策树处理2.4、模型评估决策树是一种

士别三日wyx·2023-08-28 12:18

LLMs NLP模型评估Model evaluation ROUGE and BLEU SCORE

在整个课程中，你看到过类似模型在这个任务上表现良好，或者这个微调模型在性能上相对于基础模型有显著提升等陈述。这些陈述是什么意思？如何形式化你的微调模型在你起初的预训练模型上的性能改进？让我们探讨一些由大型语言模型开发者使用的指标，你可以用这些指标评估你自己的模型的性能，并与世界上的其他模型进行比较。在传统的机器学习中，你可以通过观察模型在已知输出的训练和验证数据集上的表现来评估模型的表现。你可以计

AI架构师易筋·2023-08-28 08:38

分类模型评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

机器学习模型需要有量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好。本文将用通俗易懂的方式讲解分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式。将要给大家介绍的评估指标有：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线。机器学习评估指标大全所有事情都需要评估好坏，尤其是量化的评估指标。高考成绩用来评估学生的学习能力杠铃的重量用来评估肌肉的力量跑分用来评估手机的综合性能机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 15:10

深入理解线性回归模型的评估与优化方法

文章目录引言模型评估方法均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）绝对平均误差（MAE）模型优化策略特征工程正则化数据标准化代码演示疑问？

小馒头学python·2023-08-27 12:08

评价指标BLUE了解

BLEU指标是由IBM公司提出的一种模型评估方法,以便在机器翻译领域中开发更好的翻译模型。BLEU指标根据生成的句子与人工参考句子之间的词、短语和n-gram匹配来计算模型的性能。

leap_ruo·2023-08-26 20:45

AI夏令营第三期用户新增挑战赛学习笔记

3.模型评估和调优：

一起努力啊～·2023-08-26 15:55

pytorch lightning和pytorch有什么区别

它还提供了一种简单的方法来管理训练过程，例如记录损失和精度等指标，以及进行模型评估和检查点保

老光私享·2023-08-25 21:18

关联规则-算法原理与案例

缺点是很难对关联规则学习器进行模型评估，一

照希·2023-08-25 12:01

Pytorch-day05-可视化-checkpoint

PyTorch可视化1、模型结构可视化2、训练过程可视化3、模型评估可视化#导入常用包importosimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataset

闪闪发亮的小星星·2023-08-24 11:26

计算机竞赛基于GRU的电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖

Mr.D学长·2023-08-24 08:44

YOLOv8教程系列：三、K折交叉验证——让你的每一份标注数据都物尽其用（yolov8目标检测+k折交叉验证法）

YOLOv8教程系列：三、K折交叉验证——让你的每一份标注数据都物尽其用（yolov8目标检测+k折交叉验证法）0.引言k折交叉验证（K-FoldCross-Validation）是一种在机器学习中常用的模型评估技术

Zhijun.li@Studio·2023-08-23 00:08

机器学习参数优化数据改用所有数据还是训练集

参数优化过程中所用数据应该用训练集（占所有数据的一部分），如果用所有数据会导致模型评估的所有结果都偏高，因为这些评估都涉及测试集，如果用所有数据进行训练，导致测试集预测结果大部分都正确，所以准确率，auc

Z_W_H_·2023-08-22 11:13

计算机竞赛基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

Mr.D学长·2023-08-22 08:38

探索人工智能 | 模型训练使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化

模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。

阿Q说代码·2023-08-21 23:05

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优

·2023-08-21 10:18

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