混淆矩阵评价指标

WSDM顶会 & 爱奇艺 - 基于时间序列和多模型融合的用户留存预测挑战赛

文章目录1.赛题引入1.1赛题描述1.2数据描述1.3评价指标1.4数据集解释2.特征工程2.1数据表1-用户登陆数据：app_launch_logs.csv2.2数据表2-用户观看视频时长和数目特征：
talle2021·2023-10-03 07:29

机器学习算法基础--聚类问题的评价指标

1.聚类问题指标评价的意义聚类算法是非监督学习最常用的一种方法，性能度量是衡量学习模型优劣的指标，也可作为优化学习模型的目标函数。聚类性能度量根据训练数据是否包含标记数据分为两类，一类是将聚类结果与标记数据进行比较，称为“外部指标”；另一类是直接分析聚类结果，称为内部指标。本文对这两类的性能度量以及相似度方法作一个详细总结。本文将总结的指标如下所示:外部指标:1.兰德系数(RI)2.调整兰德系数(
温柔济沧海·2023-10-02 19:40

工程经济学简答题

4、不确定性分析：考查各种因素变化时，对项目经济评价指标的影响。5、资金成本：投资者在工程项目实施中，为筹集和使用资金而付出的代价。
答案资料·2023-10-02 16:23

【图像评价指标】PSNR LPIPS LMD SSIM FID

文章目录评价指标1.PSNR1.1计算公式1.2计算PSNR代码2.LPIPS2.1LPIPS计算公式2.2计算LPIPS代码3.LMD3.1LMD的计算方法3.2计算LMD代码4.SSIM4.1SSIM
莫余·2023-10-02 08:43

目标检测算法之评价标准和常见数据集盘点

评价指标1.准确率(Accuracy)检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度，包含的信息有限，不能完全评价一个模型性能。2.混淆矩阵(ConfusionMa
just_sort·2023-10-01 17:58

Image captioning数据集、评价指标和算法性能比较

Imagecaptioning数据集、评价指标和算法性能比较作者：安静到无声个人主页目录Imagecaptioning数据集、评价指标和算法性能比较1数据集2.评价指标3.算法性能比较推荐专栏1数据集基于深度学习的图像描述算法能够得到迅速发展
安静到无声·2023-10-01 17:55

论文精读Motion Prediction of Traffic Actors for Autonomous Driving using Deep Convolutional Networks

2Motivation3解决思路3.1将周车光栅化(rasterization)，提供上下文信息（context）原因做法3.2采用卷积神经网络预测周车未来轨迹，解释预测任务的不确定性4实验结果4.1消融实验4.2评价指标
EEPI·2023-10-01 10:17

目标检测-学习笔记-目标检测的基本概念，非极大值抑制，评价指标

文章目录计算机视觉主要任务目标检测目标检测-数据集目标检测--概述目标检测基础概念边界框(boundingbox)IoU非极大值抑制目标检测中常见指标计算机视觉主要任务图像分类（ImageClassification）用于识别图像中物体的类别，为图像赋予一个或多个语义标签，解决what问题。目标检测（ObjectDetection）引入矩形框，找到图像中多个物体的类别及所在位置，解决what&wh
weixin_51871037·2023-09-30 23:01

4 目标检测评价指标

目标检测评价指标目标检测评价指标-总结前言1、mAP-精度指标1.1目标检测问题1.2为什么使用mAP1.3关于GroundTruth1.4、mAP计算1.4.1IOU1.4.2鉴别正确的检测结果并计算
Silence_Zzz·2023-09-30 23:31

第一课：目标检测基础

文章目录前言一、目标检测算法发展历程二、目标检测定义和大体上算法分类三、目标检测的应用场景四、各种评价指标总结前言当今计算机视觉领域的一项重要任务是目标检测，而YOLO系列算法已经成为了该领域的重要代表
阿康Obliviate·2023-09-30 23:01

第1篇 目标检测概述 —（4）目标检测评价指标

目标检测评价指标是用来衡量目标检测算法性能的指标，可以分为两类，包括框级别评价指标和像素级别评价指标。本节课就给大家重点介绍下目标检测中的相关评价指标及其含义，希望大家学习之后能够有所收获！
小哥谈·2023-09-30 23:30

操作系统——进程之处理机调度

处理机调度的本概念和层次1、高级调度（作业调度）2、中级调度（内存调度）3、低级调度（进程调度）二、进程调度的时机、切换与过程、方式1、进程调度的时机2、进程调度的方式3、进程的切换与过程三、调度算法的评价指标
WWWOWhite·2023-09-30 21:49

调度算法的评价指标

一、CPU利用率忙碌时间/总时间，即运行时间/总时间二、系统吞吐量：单位时间内完成作业的数量完成作业总道数/花费的总时间三、周转时间：作业提交给系统到作业完成时的时间间隔1.高级调度(作业在外存后备队列上等待作业调度)的时间2.低级调度(进程在就绪队列上等待进程调度)的时间3.进程在CPU上执行的时间4.进程等待I/O操作完成的时间整个过程中只会有一个作业调度。作业周转时间=作业完成时间-作业提交
代码续发·2023-09-30 12:47

王道考研：作业调度、内存调度、进程调度；进程的挂起状态；进程调度的时机、闲逛进程；调度算法的评价指标；不同调度算法性能的对比分析

作业调度、内存调度、进程调度有时候使用手机切换进程的时候会出现卡顿的现象，这就是因为中级调度的原语二、进程调度的时机普通的临界区就是临界资源，比如访问打印机调度程序是操作系统内核的一个模块三、调度算法的评价指标四
Tandy12356_·2023-09-30 04:28

操作系统——处理机调度、进程调度、调度算法的评价指标

文章目录前言一、处理机调度的概念和层次1、调度的概念2、调度的三个层次二、进程调度的时机和调度方式1、进程调度的时机2、进程调度的方式三、调度算法的评价指标总结前言本文的主要内容是处理机调度、进程调度、
西岸贤·2023-09-30 01:42

计算机操做系统(十一)：调度算法

计算机操做系统(十一)：调度算法评价指标CPU利用率指CPU忙碌的时间占总时间的比例。
BKSW.·2023-09-30 01:42

【操作系统】调度算法的评价指标和三种调度算法

操作系统一、调度算法的评价指标1.1CPU利用率1.2系统吞吐量1.3周转时间1.4等待时间1.5响应时间二、调度算法2.1先来先服务（FCFS）2.2短作业优先（SJF）2.3高响应比优先（HRRN）
叶落闲庭·2023-09-30 01:42

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章 分类 学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。
hirolin·2023-09-29 16:56

【图像评价指标以及代码】 PSNR, SSIM, FID,NMSE讲解以及代码

评价指标以及计算文章目录峰值信噪比（PSNR）:结构相似性（SSIM）：归一化均方误差（NMSE）：弗雷歇距离（FID）最后的使用峰值信噪比（PSNR）:“PeakSignal-to-NoiseRatio
求求你来BUG行不行·2023-09-29 13:29

喜讯|百华鞋业荣获“2023年中国皮革行业消费引领品牌——皮革优秀品牌”新荣誉

消费引领品牌评价结果的主要依据是基于《皮革行业品牌评价指标体系》（以下简称《指标体系》）团体标准42项
Behua·2023-09-29 10:25

深入了解多分类混淆矩阵：解读、应用与实例

文章目录引言什么是混淆矩阵？混淆矩阵的应用实战多分类混淆矩阵总结引言在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵（ConfusionMatrix）是一种重要的工具，用于评估分类模型的性能。
小馒头学python·2023-09-28 23:51

Python 使用numpy.bincount计算混淆矩阵

Confusionmatrixusingnumpy.bincount.1.np.bincount函数np.bincount用于统计一个非负数组中元素的出现次数。函数格式如下：importnumpyasnpnp.bincount(x,weights=None,minlength=None)通常默认数组xx
禅与计算机程序设计艺术·2023-09-28 14:57

分类预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测

3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。
机器学习之心·2023-09-28 11:15

第二章 进程与线程 九、调度器和闲逛进程；调度算法的评价指标

目录一、什么时间会触发调度程序非抢占式凋度策略：抢占式调度策略：调度程序的处理对象：二、闲逛进程1、定义：2、闲逛进程的特性：三、调度算法的评价指标（要会算）1、CPU利用率（1）定义：（2）公式：2、
qing_ti_xx·2023-09-28 05:53

操作系统第二章——进程与线程（中期）

进程调度的时机，切换与过程，方式知识总览进程调度的时机进程调度的方式进程的切换与过程知识回顾与重要考点2.2.3调度器和闲逛进程调度器调度的时机，切换与过程进程调度方式闲逛进程两种线程的调度调度算法的评价指标
Dream of maid·2023-09-28 05:53

生成2×2 或3*3 混淆矩阵（confusion matrix）的python代码

该代码可以生成2×2的混淆矩阵。每个矩阵对应的数值可以自行改变。
波尔德·2023-09-28 00:57

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化...

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频如果能提前准确预测这些信息，
拓端研究室TRL·2023-09-27 22:27

泰勒图(Taylor Diagrams)和常用模型评价指标小结

文章内容仅用于自己知识学习和分享，如有侵权，还请联系并删除：）（一）泰勒图1.原理1.1定义泰勒图(Taylordiagram)可以简单的理解为一种的可同时展示相关系数（theircorrelation）、中心均方根误差（theircenteredroot-mean-squaredifference）、标准差(theamplitudeoftheirvariations,representedbyt
柚柚柚子爱吃葡萄柚·2023-09-27 12:48

Matlab Kappa系数和总体精度OA计算

val=a(:,2);g=0;fori=1:size(a,1)%记录验证结果是否与实际值一致if(Predicted(i)==val(i))g=g+1;endendOA=g/(size(a,1));%计算混淆矩阵
dropoutgirl·2023-09-27 11:24

联合作战模式下的信息过滤方法

作战信息特征提取图3常用虚词表2.3作战信息样本抽取图6作战信息1样本图7作战信息2样本2.4特征码提取2.5相似度比较2.6评价标准3试验与分析图8本文方法信息过滤流程3.1试验步骤与结果图9不同余弦相似度阈值下的评价指标
龙腾亚太·2023-09-27 04:23

模型评价指标概念说明（回归，分类，多分类）

回归任务（RegressionTasks）：MSE（MeanSquaredError）：均方误差，表示预测值与实际值之间的平均平方差。MSE越小，说明模型的预测性能越好。RMSE（RootMeanSquaredError）：均方误差的平方根，常用于金融领域的预测。MAE（MeanAbsoluteError）：平均绝对误差，表示预测值与实际值之间的平均绝对差。MAE越小，说明模型的预测性能越好。R-
卢延吉·2023-09-27 00:24

联合作战模式下的信息过滤方法

云-边-端架构2.2作战信息特征提取图3常用虚词表2.3作战信息样本抽取2.4特征码提取2.5相似度比较2.6评价标准3试验与分析图8本文方法信息过滤流程3.1试验步骤与结果图9不同余弦相似度阈值下的评价指标
renhongxia1·2023-09-26 19:01

机器学习中的分类问题：如何选择和理解性能衡量标准

常用的分类问题衡量标准混淆矩阵-精确率-召回率PR曲线和ROC曲线PR曲线ROC曲线PRvs.ROC根据情境选择适当的性能度量引言当涉及到机器学习和数据科学中的分类问题时，评估模型的性能至关重要。
小馒头学python·2023-09-26 14:04

一起啃西瓜书

假设空间；归纳偏好；一起啃西瓜书（二）：模型评估与选择经验误差和过拟合：错误率，精度，误差；评估方法：留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型；性能优度：均方误差，错误率和精度，查准率、查全率、F1，混淆矩阵
你欲何为R·2023-09-26 13:17

计算机竞赛 深度学习乳腺癌分类

良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵
Mr.D学长·2023-09-26 08:44

科创板上市，5项授权发明专利起步！

科创属性评价指标体系采用“3项常规指标+5项例外条款”的结构。企业如同时满足3项常规指标，即可认为具有科创属性；如不同时满足3项常规指标，但是满足5项例外条款的任意1项，也可认为具有科创属性。
黄小栋·2023-09-26 06:30

数据指标体系

评价指标体系的标准：一套好的指标体系，应该能够帮助我们实现4个目标：描述现状、洞察原因、预判未来、改善未来。搭建指标体系的过程：搭建指标体系的过程可以分为横纵两个方向；
skyroad·2023-09-26 00:41

评价指标通俗解释：什么是准确率、精确率、召回率、F1得分

y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,2]y_pred=[1,1,0,1,1,1,0,1,0,2]以上述类别1为例：准确率accuracy总体概念，指所有样本中预测正确的比例：7/10=0.7精确率precision预测标签为1的样本中确实为1的比例：4/6=0.67召回率recall标签为1的样本中被预测为1的比例：4/5=0.8F1得分f1-score综合考虑精确率p和召回率r：
不打小怪兽·2023-09-25 16:59

数据不平衡的常用处理方法

目录数据不平衡处理常见处理方法1.欠采样（下采样、Under-sampling、US）2.过采样（上采样、over-sampling）3.模型算法评价指标NLP数据增强1.UDA(UnsupervisedDataAugmentation
快乐小码农·2023-09-25 09:19

数学建模系列笔记5：综合评价和因子分析

@[toc]5-1-1模糊综合评价模糊综合评价法使用背景对评价对象进行等级划分评价指标中有人为赋值的变量评价指标之间不相关设与被评价对象相关的因素有n个，记作：称之为因素集又设所有可能出现的评语有m个，
Cache_wood·2023-09-25 08:45

Lightgbm Light Gradient Boosting Machine

二、Lightgbm的优点和缺点1.优点：2.缺点：三、Lightgbm的应用场景四、构建Lightgbm模型的注意事项五、Lightgbm模型的实现类库六、Lightgbm模型的评价指标1.回归任务的评价指标
JasonH2021·2023-09-25 03:04

多层感知机 Multilayer Perceptron | MLP

二、多层感知机的优点和缺点三、多层感知机的应用场景四、构建多层感知机模型的注意事项五、多层感知机模型的实现类库六、多层感知机模型的评价指标七、类库scikit-learn实现多层感知机的例子总结前言多层感知机是机器学习中神经网络的一种简单实现
JasonH2021·2023-09-25 03:03

随机森林 Random Forest

二、随机森林的优点和缺点三、随机森林的应用场景四、构建随机森林模型的注意事项五、随机森林模型的实现类库六、随机森林模型的评价指标七、类库scikit-learn实现随机森林的例子总结前言随机森林是机器学习中有监督学习的解决分类和回归任务的一种算法
JasonH2021·2023-09-25 03:33

高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM

二、高斯混合模型的优点和缺点三、高斯混合模型的应用场景四、构建高斯混合模型模型的注意事项五、高斯混合模型模型的实现类库六、高斯混合模型模型的评价指标七、类库scikit-learn实现高斯混合模型的例子总结前言高斯混合模型是机器学习中无监督学习的一种聚类算法
JasonH2021·2023-09-25 03:33

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处：拓端数据部落公众号概述：众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供
·2023-09-24 22:46

数据标准化处理

一、为什么进行标准化处理在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。
celine0227·2023-09-24 16:34

如何通过教资面试全流程！

结构化（5分钟）：结构化面试，也称标准化面试、结构化问答，是根据所制定的评价指标，运用特定的问题、评价方法和评价标准，严格遵循特定程序，通过测评人员与被试者进行语言交流，对被试者进行评价的标准化过程。
今夜不加班·2023-09-24 13:17

目标检测性能评价指标

文章目录一.常见的模型评价术语Truepositives(TP)Falsepositives(FP)Falsenegatives(FN)Truenegatives(TN)P-RcurveP-R曲线APmAPIOU（交并比）NMS(非极大抑制)检测速度一.常见的模型评价术语现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是：Truepositives(TP)被
AoDeLuo·2023-09-24 05:33

2019-04-17派森学习第149天

那这个程序不需要进行太大的改造就还可以，还有一个关键的问题是，评价指标在这个程序中如何体现？E-ACO的方案：需要自己从零开始写起，效果不一定好，还费时费力老马方案：在原来
每日派森·2023-09-24 03:15

论文精读VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

1基础背景2Motivation3解决方法4具体效果4.1评价指标4.2结果5反思6学习1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.04259团队：Waymo2Motivation
EEPI·2023-09-23 23:24
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他