混淆矩阵评价指标

深入理解搜索引擎——搜索评价指标

搜索引擎，在做好query理解、索引召回以及排序模型之后，就能直接推上线了吗？答案是否定的，还需对其性能和质量进行评测。性能无非是对时间和空间的运行效率作评测，不细讲，今天讲讲搜索引擎的质量评测。通过质量评测，可根据评测结果不断的进行改进和研究，也可以验证搜索引擎在真实环境中运行时的实际效果。因此，搜索引擎的质量评测对于整个系统的研制和发展是至关重要的。那么有哪些指标可以评估搜索引擎的结果质量呢？
我是药老·2024-01-31 07:06

搜索引擎评价指标及指标间的关系

目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系
水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

压力过大的表现之一：睡眠质量差

图片发自App一说到压力，很多人会觉得没有什么评价指标，同样的压力，也许你觉得太大了，而有些人觉得是小儿科呢。事实上，压力会通过你的生理反应，心理状态，以及行为特征表现出来。
林何凤·2024-01-30 18:35

物流服务质量评价指标体系的研究--以顺丰控股为例

随着我国经济的高速发展，物流业在国民经济和社会生活中的地位正在不断提高，各企业逐渐意识到物流在企业发展中发挥的重要作用，物流是企业的第三利润源。而服务质量是物流企业的生命线。现如今中国物流业的服务质量逐步受到全社会的重视，但对此的研究和实践工作还比较少，尚处于国外先进理论的介绍引进，实践经验的积累分析的初步阶段。对物流企业服务质量评价体系的研究更是相对缺乏。在这样的背景下，本文通过文献分析，综述国
毕业论文辅导老师·2024-01-30 13:58

激光雷达（一）：原理和评价指标

前言激光雷达——在智能驾驶领域已经不再是陌生的传感器，被大部分车企和智能驾驶公司看作“实现高级别自动驾驶的必要传感器”。因为，其特有的3维感知信息，可以弥补摄像头等其它传感器在极特殊场景下的感知盲区———补盲。激光雷达火起来的原因主要有两个：车企对高阶辅助驾驶的迫切需求；激光雷达价格有所下降；目前，国内搭载激光雷达的车型有：小鹏P5、蔚来ET7、极狐阿尔法S、奥迪、宝马、智己、哪吒等等。1激光雷达
努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:56

数学建模笔记——评价类模型之熵权法

嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。
陨落的小白·2024-01-29 16:07

可解释的知识图谱推理概述

目录1、可解释的知识图谱推理概述1.1可解释性的定义1.2知识图谱及相关推理任务1.3基于知识图谱的可解释知识推理1.4知识推理任务的评价指标2、可解释的知识图谱推理方法2.1符号主义中的可解释知识图谱推理方法
山科智能信息处理实验室·2024-01-29 11:18

图像分割——基础——学习笔记

常见数据集：PASCALVOC、MSCOCO评价指标：根据真实标签和预测标签得到混淆矩阵根据混淆矩阵的数值计算得到global_accura
海浪在开花·2024-01-29 08:11

CEC2022：12种算法跑CEC2022测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

12种算法跑CEC2022测试集并且输出评价指标，自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以F1到F3为例，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F12，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线
树洞优码·2024-01-29 06:39

CEC2021：12种算法跑CEC2021测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

12种算法跑CEC2021测试集并且输出评价指标，该测试集虽然只有10个测试函数，但是添加旋转和平移后相当于50个测试函数，这里调用基础的CEC2021，程序自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以
树洞优码·2024-01-29 06:38

CEC2005：12种算法跑23个经典基准函数输出和自动保存评价指标(matlab代码)

本期整理了12种受欢迎的算法跑CEC2005测试集并且输出评价指标，CEC2005是最经典的测试集，包括23个经典基准测试函数。
树洞优码·2024-01-29 06:08

线性回归+回归算法的评价指标

线性回归+回归算法的评价指标回归问题的判定目标值是连续性的值，而分类问题的目标值是离散型的值。
浅笑_7cad·2024-01-28 16:43

[MOT Challenge]官方生成多目标跟踪算法性能评价指标结果，解决test数据集没有gt文件和官网注册问题

文章目录⭐⭐⭐内容修正前言一、账号注册1.不要用QQ或163或gmail邮箱2.正常注册流程二、上传测试结果的流程1.使用步骤总结⭐⭐⭐内容修正我先前于2023/4/5日的时候在文章里提到：“提交到官网的文件需要包含测试后的训练集结果和测试后的测试集结果”，该结论经过测试后发现有误。个人于2023/12/8日在评论区的提醒下对MOTChallenge的内容提交进行了重新测试，发现提交到官网的文件并
Bartender_Jill·2024-01-28 13:12

加密域可逆信息隐藏算法分类及评价指标

一、加密域可逆信息隐藏算法框架分类加密图像可逆信息隐藏(RDHEI)是将图像加密和信息隐藏结合使用的一种技术。图像拥有者先对原始图像使用加密密钥keyc进行加密，信息隐藏者根据隐藏密钥keyd将秘密信息嵌入到密文图像中去。在接收端，接收者根据密钥keyc和keyd可以提取出秘密信息并恢复原始图像。按图像解密和信息提取与图像恢复是否可分离，可分为联合的RDHEI算法和可分离的RDHEI算法。1、联合
凌峰的博客·2024-01-28 08:00

混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、DSC、IoU、敏感度的计算

1.背景介绍在训练的模型的时候，需要评价模型的好坏，就涉及到混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、DSC、IoU、敏感度的计算。
齐落山大勇·2024-01-28 02:39

matlab实现ROC曲线

本文主要目录为下述：1.混淆矩阵2.FPR和TPR3.ROC曲线4.AUC指标5.matlab代码1.混淆矩阵混淆矩阵的起源，源于医学上对肿瘤是否发生的预测，对于预测肿瘤是否发生的结果有四种情况。
Should·L·2024-01-27 09:01

评价指标包括:R2、MAE

%%清空变量clc;clear;closeall;formatcompact;warningoff%%读取数据data=xlsread('数据集.xlsx')';[x,y]=data_process(data,6);%步长为12n=size(x,1);m=round(n*0.7);%前70%训练，对最后30%进行预测PP_train=x(1:m,:)';PP_test=x(m+1:end,:)';
机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test
机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。
小小鱼er·2024-01-26 12:23

【Image captioning】论文阅读七—Efficient Image Captioning for Edge Devices_AAAI2023

引言2.相关工作3.方法3.1ModelArchitecture（模型结构）3.2ModelTraining(模型训练)3.3KnowledgeDistillation（知识蒸馏）4.实验4.1数据集和评价指标
安静到无声·2024-01-26 11:30

评价指标包括:R2、MAE、M

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te
机器学习-深度学习·2024-01-25 17:49

【数学建模】综合评价方法

文章目录综合评价的基本理论和数据预处理综合评价的基本概念综合评价体系的构建综合指标的预处理方法评价指标预处理示例常用的综合评价数学模型线性加权综合评价模型TOPSIS法灰色关联度分析熵值法秩和比（RSR
自律版光追·2024-01-25 14:07

云服务器性能怎么测,云服务器性能该怎么测试

远程服务器性能测试的关键一般包括2个部分:正确的测试步骤和正确的性能指标评价指标。测试步骤将告诉您使用什么例程来执行检测。性能指标告诉您如何使用数值来描述检测对象的性能指标。
JOIN于宙·2024-01-25 05:44

超分之SRGAN官方代码解读

原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5.自定义评价指标
深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

评价指标：半峰全宽FWHM(MATLAB Field II仿真)

FWHM可以作为超声成像分辨率的评价指标代码请加QQ：2971319104
声场仿真·2024-01-24 22:23

4.F1 评分机器学习模型性能的常用的评估指标

F1评分作为机器学习领域中的一个综合性评价指标，旨在在准确率和召回率之间寻求平衡，进而提供对模型性能全面评估的手段。
Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:19

2.精确度-机器学习模型性能常用的评估指标

一.精确度的定义精确度：机器学习领域中一项至关重要的评价指标，其专注于评估模型对正样本的预测准确性。相对于准确率而言，精确度更为细致，它关注的是模型在将实例预测为正样本的情况下，实际为正样本的比例。
Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:49

3.召回率-机器学习模型性能的常用的评估指标

一.召回率(Recall)的定义召回率是一个重要的评价指标，用于衡量模型对所有实际正样本的正确预测能力。具体来说，召回率计算的是模型预测为真阳性的实例与实际正
Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:48

如何提高国际短信到达率？

短信到达率，是衡量短信发送质量最直接、最重要的评价指标，也是企业在使用短信服务时最关心的数字。
云片·2024-01-24 12:37

多目标跟踪MOT16数据集和评价指标

最近要做一个有关多目标跟踪的项目，刚刚接触MOT，所以先来了解一下MOT16这个比较经典的数据集以及比较经典的评价标准。1.多目标跟踪多目标跟踪处理的对象是视频，从视频的第一帧到最后一帧，里边有多个目标在不断运动。多目标跟踪的目的就是将每个目标和其他目标进行区分开来，具体方法是给每个目标分配一个ID，并记录他们的轨迹。已开始接触，可能觉得直接将目标检测的算法应用在视频的每一帧就可以完成这个任务了。
pprpp·2024-01-24 07:57

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

评价指标包括:R2、MAE、M

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:16

语义分割常用评价指标

本文将主要评价指标的计算算法进行了详细说明,并加上注释解释每个指标的含义。这对理解各指标背后的数学原理以及能否在实践中应用或许有很大帮助。这对于进一步优化算法效率和质量也很重要。
Metaphysicist.·2024-01-23 23:30

机器学习分类模型评价指标总结（准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线，AUC，AUPR）

为了看懂论文，不得不先学一些预备知识（（55555主要概念解释见图TP、FP、TN、FN准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）真阳性率TPR、伪阳性率FPRF1-score=2TP/(2*TP+FP+FN)最大响应分数Fmax为F1-score的最大值（在最佳阈值的前提下）如下图：HR指标（命中率）：正确分类的样本数/样本总数ROC曲线、AUC指标：PR曲线、AUPR指标：AP指标（平均精确度
cqbzcsq·2024-01-23 09:57

数学建模--Radar图绘制

这样的情况比较符合雷达图的使用场景，一般来说，雷达图适用于展示多个维度的数据，并在一个平面上直观地呈现出不同维度的变化趋势，比较适用的场合如下:  ∙\bullet∙综合评价：雷达图是理想的工具，能够直观展示多个评价指标的得分
温柔济沧海·2024-01-22 08:43

回归预测 | Python基于ALO-BiGRU蚁狮优化算法优化双向BiGRU多变量回归预测+适应度曲线+多个评价指标

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍ALO算法是Mirjalili于2015提出的一种新型元启发式群智能算法。由于引入了随机游走、轮盘赌策略及精英策略，使得ALO算法成为一种种群多样、寻优性能强、调节参数少、易于实现的搜索技术python代码优化参数：filter,unints1,units2，学习率1、输入为多变量，输出为单变量2、python程序3、数据更换简单：更改excel
机器学习之心·2024-01-22 08:12

【学习笔记】遥感影像分类相关精度指标

文章目录0.混淆矩阵1.精度名词解释2.Kappa系数3.举个栗子参考资料0.混淆矩阵混淆矩阵是分类精度的评定指标。是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
GeoLearning·2024-01-22 06:34

HNU-数据挖掘-实验2-数据降维与可视化

文章目录数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化实验背景实验目标实验数据集说明实验参考步骤实验过程1.对数据进行初步降维2.使用无监督数据降维方法，比如PCA，ICA、UMap等进行降维（1）主成分分析（PCA）降维①基础知识②评价指标
甘晴void·2024-01-22 06:31

“翻转”成为主题词一一勇气读书会第43天

从这个角度上来讲，网络社会首先应该让学生适应的是如何在网络时代管理自己和自己的学习，那么，评价指标就完全不一样了。翻转的主题一是翻转的课堂，改变课堂教学的模式利用现代的信息工具，在信息环境中教育学生学
赫章1536陆贵华·2024-01-22 03:46

深度学习引领信息检索革新：从传统方法到神经网络信息检索的探索

目录前言1信息检索背景概述1.1信息检索基本任务1.2信息检索是NLU典型应用2信息检索任务定义2.1检索阶段2.2排序阶段2.3关键技术和算法3评价指标3.1MRR（平均倒数排名）3.2MAP（平均精度均值
cooldream2009·2024-01-21 12:10

秒懂Precision精确率、Recall召回率-附代码和案例

经常有同学目标检测评价指标含糊不清这次带你通俗易懂了解该知识强烈推荐的博客：更多有用知识，请点我//☏:qq1309399183//深度学习视觉必做项目计算precision（精确率）**和recall
阿利同学·2024-01-21 04:05

机器学习||机器学习发展&人工智能 VS 机器学习 VS 深度学习一种新的编程范&机器学习机器学习分类&分类&回归&聚类$&降维&机器学习术语&机器学习的三个要素步骤假设空间\评价指标\优化目标寻解算

人工智能VS机器学习VS深度学习三、机器学习1.机器学习：一种新的编程范式2.机器学习任务四、机器学习分类1.分类2.回归3.聚类4.降维五、机器学习术语六、机器学习的三个要素（步骤）1、假设空间2、评价指标
小嘤嘤怪学·2024-01-20 15:21

疾病建模预测

应用疾病数据建模预测分析，用了逻辑回归和决策树去建模，以准确率和auc值为评价指标。
圆周率的后六位·2024-01-20 12:35

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。部分源码%----------
前程算法屋·2024-01-19 23:15

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。部分源码%----------
前程算法屋·2024-01-19 23:45

【计算机图形学】Few-Shot Physically-Aware Articulated Mesh Generation via Hierarchical Deformation

文章目录1.为什么要提出这个工作2.之前的工作（PrivousWork）网格生成模型Few-shot生成物理感知的机器学习3.PipelineOverview分层网格变形物理感知的变形校正4.实验评价指标定性实验
passer__jw767·2024-01-19 22:10

安全狗再次入选中国数字安全百强报告

据悉，此次百强报告是基于2021年度的上百项评价指标，结合多种角度、不同维度的企业相关数据进行梳理和评价得出的。
安全狗新闻·2024-01-19 22:43

评价指标-AUC

评价指标-AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）链接:准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC
大数据驱动·2024-01-19 14:42
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