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Linux
混淆矩阵
【目标检测】YOLOv5:添加漏检率和虚检率输出
YOLOv5的原始代码并没有这两个指标的输出,因此我想利用原始代码的
混淆矩阵
,输出这两个指标数值。指标解释漏检即原本有目标存在却没有检测出来,换句话说就是原本是目标却检测成了背景。
zstar-_
·
2022-12-13 16:02
目标检测
目标检测
深度学习
计算机视觉
YoloV5 模型自定义评估-误报、漏报、错报
YoloV5模型训练成功后,可以通过自带的val.py文件进行评估分析,其提供mAp、Iou以及
混淆矩阵
等,很好,但是……领导不认可……/(ㄒoㄒ)/~~。
业余码农
·
2022-12-13 16:02
Python
深度学习
人工智能
Pytorch教程入门系列11----模型评估
文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率(Accuracy)`**`2.ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)`**`3.
混淆矩阵
(confusion_matrix
CV_Today
·
2022-12-12 16:26
pytorch
人工智能
深度学习
yolov5模型训练结果分析
模型评价指标检测精度检测速度本文训练了50轮安全帽检测数据集,分析训练结果如下:检测精度检测速度Precision;Recall;F1_score前传耗时IOU交并比FPS每秒帧数P-R曲线flops浮点运算数量AP;mAP检测精度
混淆矩阵
tank_6789
·
2022-12-12 07:33
深度学习
人工智能
神经网络
如何评估一个模型的好坏?(Precision, Recall, F1-score)
二元
混淆矩阵
包含四个要素:TP(TruePositive),TN(TrueNegative),FP(FalsePositive),FN(FalseNegative)但光是直接看这些数值,我们很难一眼看出一个分类模型的好坏
wymm95
·
2022-12-11 18:25
自然语言处理
机器学习中如何评价模型的好坏
机器学习中如何评价模型的好坏Week2主要学习机器学习中的基础知识Targetsforthisweek:数据拆分:训练数据集&测试数据集评价分类结果:精准度、
混淆矩阵
、精准率、召回率、F1Score、ROC
Charles Han
·
2022-12-11 18:53
机器学习
数据分类
数据评价指标
【机器学习】(二)——如何评价模型的好坏
学习目标:1、数据拆分:训练数据集&测试数据集2、评价分类结果:精准度、
混淆矩阵
、精准率、召回率、F1Score、ROC曲线等3、评价回归结果:MSE、RMSE、MAE、RSquared知识整理:【1】
独脚行
·
2022-12-11 17:43
机器学习
数据挖掘实战(1)——手写数字识别
文章目录1导包2数据准备3数据规范化4划分数据集5训练5查看结果6数据降维并画出决策边界7
混淆矩阵
8学习曲线9验证曲线1导包importtimeimportpickleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromcollectionsimportCounterfromsklearn.datasetsimportloa
热爱旅行的小李同学
·
2022-12-11 12:57
#
数据挖掘
人工智能
sklearn
数据挖掘
分类
python
机器学习
基于MMdetection框架的目标检测研究-6.绘制
混淆矩阵
文章背景:当我们训练完模型后,我们需要用训练后的模型对正负样本图片进行目标检测测试,这时候我们需要算模型在新的数据集上的检测效果(精度、过杀率、漏检率,准确度等),这时候使用测试后的结果绘制成
混淆矩阵
,
图灵追慕者
·
2022-12-11 11:09
MMdetection
python
目标检测
混淆矩阵
python
MMdetection
【python】深度学习训练中重要函数&问题汇总
无法相互转换报错的代码问题解决方法:在importtf后添加一行代码如下,可以实现tf.v1&v2版本的兼容调用importtensorflowastf#可兼容tf.v1版本的session,将numpy与tensor相互转化,绘制
混淆矩阵
图
nice_evil
·
2022-12-11 11:56
深度学习
python
python
深度学习
神经网络
多分类逻辑回归 MNLogit python
多分类逻辑回归MNLogit引言实例及python实现数据集查看数据情况Logistics回归输出结果模型评价Precision、Recall、f1_scoreROC曲线及AUC
混淆矩阵
筛选协变量引言相比二分类
CRLBJ
·
2022-12-11 10:25
逻辑回归
python
数据分析
多分类
通过
混淆矩阵
计算指标的过程梳理
本文提到三点,第一是output和target怎么样形成一个
混淆矩阵
。第二是tensor中特定行和列的删除问题,第三是怎么通过
混淆矩阵
计算acc和miou的问题。
yzZ_here
·
2022-12-10 16:11
机器学习
深度学习
算法
数据挖掘-算法大题
gain(天气)计算出天气的gain的值最大以天气为根节点,向下计算天气为阴时info(阴天)=0时最后结果决策树2、C4.5算法3、朴素贝叶斯4、K-Means算法5、关联规则-Apriori算法6、
混淆矩阵
例如
小黎不爱..
·
2022-12-10 15:50
数据挖掘
决策树
机器学习 --- 模型评估、选择与验证
准确度的陷阱与
混淆矩阵
importnumpyasnpdefconfusion_matrix(y_true,y_predict):'''构建二分
川师_King
·
2022-12-09 17:07
机器学习
python
机器学习之数据分离与
混淆矩阵
(实战)
文章目录一.任务二.实战三.总结一.任务好坏质检分类实战task:1、基于data_class_raw.csv数据,根据高斯分布概率密度函数,寻找异常点并剔除2、基于data_class_processed.csv数据,进行PCA处理,确定重要数据维度及成分3、完成数据分离,数据分离参数:random_state=4,test_size=0.44、建立KNN模型完成分类,n_neighbors取1
Lfone001
·
2022-12-09 15:26
数据分离与
混淆矩阵
好坏质检分类
好坏质检分类实战task:基于data_class_raw.csv数据,根据高斯分布概率密度函数,寻找异常点并剔除基于data_class_processed.csv数据,进行PCA处理,确定重要数据维度及成分完成数据分离,数据分离参数:random_state=4,test_size=0.4建立KNN模型完成分类,n_neighbors取10,计算分类准确率,可视化分类边界计算测试数据集对应的混
nickdlk
·
2022-12-09 15:25
机器学习
python
python
可视化
数据分析
机器学习
机器学习 评估指标 之
混淆矩阵
以及可视化
1、
混淆矩阵
它是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法以实际标签为行,预测标签为列例如:012(实际标签)0454311150522555主对角线上的值越大其余地方值越小说明模型越好2、
weixin_42294517
·
2022-12-09 15:25
机器学习
模型评估
PYTHON
机器学习
sklearn
混淆矩阵
分析pima 印第安人糖尿病数据
数据链接:FE_pima-indians-diabetes.csv·biabianm/pima-indians-diabetes-Gitee.comimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#数据分离fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回归模型f
Dragon Wu
·
2022-12-09 15:20
机器学习
python
数据挖掘
sklearn
机器学习
python
开发语言
机器学习之数据分离与
混淆矩阵
文章目录@[TOC](文章目录)前言数据分离
混淆矩阵
實戰總結前言例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容之数据分离与
混淆矩阵
名难取aaa
·
2022-12-09 15:43
scikit-learn
matplotlib
近邻算法
分类Classification:决策树Decision Tree
分类结果的评估的四大指标:Precision精确度Recall召回率Accuracy准确度Errorrate错误率分类矩阵/
混淆矩阵
confusionMatrix:实际地雷玩家非地雷玩家预估地雷ab非地
爱写bug的小程序
·
2022-12-09 14:39
学习笔记
分类
数据挖掘
决策树
Gini
index
No module named MNIST_写给小白的用fashion-mnist入门机器学习和深度学习的简单项目(非常全面!!!)...
完整的包含数据读取,数据处理,训练,验证,loss曲线的绘制,训练过程的可视化,模型推理,
混淆矩阵
的计算,特征图可视化等。
weixin_39806388
·
2022-12-09 11:24
No
module
named
MNIST
简单的机器学习程序
机器学习的评估指标,
混淆矩阵
、recall、TP,FP等含义
机器学习的评估指标目录:
混淆矩阵
(confusionmatrix)准确率(accuracy)查准率(precision)查全率(recall)P-R曲线F-β分数机器学习要建模,需要有指标来衡量模型性能的好坏
q1030460485
·
2022-12-09 06:51
机器学习
召回率(rec),准确率(acc),精确率(pre),F1值
1.
混淆矩阵
提到召回率,准确率,精确率和F1值,我就不得不提一下什么叫做
混淆矩阵
。
混淆矩阵
说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢?一个关于预测值和真实值得一个矩阵。(Tips:为了方便
菅田将暉_
·
2022-12-09 06:48
深度学习
机器学习
算法
毕业设计 - 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像
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
DanCheng-studio
·
2022-12-08 16:21
大数据
毕业设计系列
tensorflow
深度学习
乳腺癌数据分类
毕业设计
医学图像分类
计算机毕设
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
预测正类(+1)和负类(-1)的分类器的
混淆矩阵
具有以下结构:预测/参考类+1-1+1TPFP-1FNTN这里,TP表示真阳性的数量(模型正确预测正类),FP表示误报的数量(模型错误地预测正类),FN表示假阴性的数量
weixin_34178244
·
2022-12-08 15:43
r语言
数据结构与算法
机器学习基础+Jupyter编程MNIST数据集10(0-9)个字符的分类识别
目录定义查准率查全率F1-ScoreROC
混淆矩阵
MNIST训练一个二分类器性能考核使用交叉验证测量精度
混淆矩阵
精度和召回率精度/召回率权衡ROC曲线训练一个随机森林分类器,并计算ROC和ROCAUC分数多类别分类器错误分析定义查准率查准率
lxzysx
·
2022-12-08 11:23
机器学习
机器学习学习记录5:基于时装(Fashion_mnist)数据集训练2层隐含层神经网络,输出acc,
混淆矩阵
可视化
题目是:查找资料:(1条消息)Python绘制
混淆矩阵
函数confusion_matrix_赫法格米的博客-CSDN博客(1条消息)pytorch搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集_hxxjxw
xnrw233
·
2022-12-08 10:00
学习
cnn
多分类问题的precision和recall以及F1 scores的计算
对于多分类问题,首先,对于每一个类的精准率(Precision)和召回率(Recall),定义和二分类问题一致,但是计算上不再需要TP,FP,FN等量了:)比如对A,B,C三类有如下
混淆矩阵
:ABCA1012B2113C538
ruyingcai666666
·
2022-12-08 09:29
分类
算法
有关mAP的了解
首先创建
混淆矩阵
:①TruePositives(TP)模型预测标签并根据基本事实正确匹配②TrueNegatives(TN)模型不预测标签,不属于groundtruth的一部分。
好烦啊i-27
·
2022-12-08 09:57
深度学习
人工智能
笔记d007
|C)*P(B|C)特征独立贝叶斯公式p(类别|词n)词的列表统计每个词在每个文章里出现的频率求给定概率拉普拉斯平滑取消零值mutinormialnb训练集影响过大精确率和召回率召回率就是算不准的概率
混淆矩阵
精确率召回率精确率真是为证的比例召回率预测正确
astastya
·
2022-12-08 02:46
python
编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器
编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器:要求:
混淆矩阵
维度可任意设定先验概率基于训练样本集自动求得样本属性数量可任意输入设定朴素贝叶斯求条件风险最小公式:训练数据集:代码:importnumpyasnpimportpandasaspdXY
酷酷的懒虫
·
2022-12-07 11:00
python
python
机器学习
numpy
# 语义分割的评价指标计算(含Numpy实现)
代码实现(Numpy)这里我没有使用
混淆矩阵
(因为没有必要),而是只用了3个1维的向量组,分别是:对真实标签中每一个类别进行计数label_count对预
菜鸟1573
·
2022-12-06 15:51
numpy
python
深度学习
计算机视觉
【Python自然语言处理】文本向量化处理用户对不同类型服装评论问题(超详细 附源码)
举例说明基于不同模型的实现过程,使用的数据集的主题是用户对不同类型的女性服装的评论,总共有23485条记录实现步骤如下一、导入库文件首先导入需要的库文件,本实例设计词频-逆文档模型,N元模型以及词袋模型,并利用
混淆矩阵
直观描述各模型的预测能力代码如下
showswoller
·
2022-12-06 08:18
NLP自然语言处理
自然语言处理
人工智能
python
nlp
文本向量化
(Matlab)WOA鲸鱼优化BP多分类(可做算法对比)
1、多分类数据(m个数据特征值,n个类别)2、提供鸢尾花数据集(3分类的识别效果、Q770015335)3、赠
混淆矩阵
、热力图的绘制文件
m0_52881116
·
2022-12-05 20:51
算法
分类
论文中常见的
混淆矩阵
和T-SNE聚类图
论文中要经常用到一些可视化的图,
混淆矩阵
和T-SNE比较常见,具体原理就不多说了,首先是模型代码,选个比较基础的,一共17层:defCNN_1D():inputs1=Input(shape=(2048,1
北漂炼丹青年
·
2022-12-04 21:39
故障诊断
聚类
深度学习
机器学习的查准率、查全率和F1-score
目录一、简介(一)查准率与查全率(二)F-Score二、实例(一)问题(二)解决三、参考资料一、简介(一)查准率与查全率定义:对于二分类问题,分类结果
混淆矩阵
与查准/查全率定义如下副贴另外一张图:关系:
云开处
·
2022-12-04 12:09
机器学习
机器学习
机器学习--查准率和查全率
机器学习--查准率和查全率问题引出一、
混淆矩阵
二、查准率和查全率总结问题引出以西瓜问题为例,我们现在想要解决的问题为“挑出的西瓜有多少是好西瓜”,“所有好瓜中有多少被挑了出来”。
Anonymous&
·
2022-12-04 12:39
人工智能
机器学习
机器学习算法的常用评价指标——查准率,查全率,F1-score
文章目录一、常用评价指标的介绍二、实际应用参考资料一、常用评价指标的介绍二分类问题分类结果的
混淆矩阵
真实情况预测结果正例反例正例TP(truepositive)FN(falsenegative)反例FP
HarrietLH
·
2022-12-04 12:39
机器学习
这瓜保熟吗——二分类结果的
混淆矩阵
与查准率、查全率
A:如果预测结果与真实情况一致,则称T(True),否则为F(False)B:如果预测结果为正例(好瓜),则表示为P(Positive),否则表示为N(Negative)这样就有了
混淆矩阵
了:二分类结果的
混淆矩阵
wusimpl
·
2022-12-04 12:38
机器学习笔记
机器学习
查准率
查全率
混淆矩阵
关于机器学习中查准率与查全率(召回率)矛盾关系的探讨
但关于为什么两者的关系是矛盾的,一直不太理解,现在看过帖子后总结一些想法:首先看
混淆矩阵
与查准率查全率的定义查准率代表预测为真的样本中有多少确实为真,(最好一找一个准)查全率代表样本中所有为真的样本有多少被找出来了
Glacier1031
·
2022-12-04 12:37
机器学习
深度学习
【机器学习笔记】 模型评估:查准率、查全率和F1
混淆矩阵
对于二分类问题,可以根据样本的真实类别与学习器预测样本的类别组合,划分为真正例(truepositive)、假正例(falsepositi
HuyCui
·
2022-12-04 12:00
机器学习
西瓜书
机器学习
分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1):
混淆矩阵
跑完分类模型(Logistic回归、决策树、神经网络等),我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标,如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类(这个单子可以列很长),往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大:“这个模型的Lift是4,表明模型运作良好。——啊,怎么还要解释ROC,ROC如何如何,表明模型表现良好……”如果不明白这些评估指标的背后的直觉,就很可能陷入这样的
GarfieldEr007
·
2022-12-04 09:42
机器学习
分类模型
性能评估
Logistic回归
混淆矩阵
confusion
matrix
sklearn学习之:sklearn实现
混淆矩阵
文章目录得到特征和标签训练自己的模型构造
混淆矩阵
加上合适的标签
混淆矩阵
传递出的信息importpandasaspdimportnumpyasnpimportosfromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler
暖仔会飞
·
2022-12-04 07:37
机器学习与深度学习
sklearn
机器学习
混淆矩阵
机器学习系列(二)——评价指标Precision和Recall
计算公式如下:这里TP,FP的概念来自统计学中的
混淆矩阵
,TP指“预测为正(Positive),预测正确(True)”(可以这里记忆:第一位表示该预测是否正确,第二位表示该预测结果为正还是负),于是,我们可以这样理解
CX330lxy
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2022-12-04 02:58
人工智能
sklearn学习07——可视化
sklearn学习07——可视化前言一、一些常用数据集1.1、手写数据集1.2、肿瘤数据集1.3、波斯顿房价数据集二、性能可视化2.1、交叉验证绘制2.2、重要性特征绘制三、机器学习度量3.1、
混淆矩阵
hitsugaya837
·
2022-12-03 20:38
sklearn
机器学习
python
逻辑回归模型
混淆矩阵
评价与ROC曲线最佳阈值的好处(附Accuracy,TPR,FPR计算函数)
一、得到阈值在0.5和0.8下模型的
混淆矩阵
y_prob=result.predict(X_test)#得到概率值y_predict1=pd.DataFrame(y_prob>0.5).astype(int
朴拙数科
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2022-12-03 14:23
分类模型
数学建模
python
数据挖掘
机器学习
ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass and continuous-multioutput targe
画
混淆矩阵
的时候,报的错误因为真实与预测维度不一致导致#原本的predictions=model.predict(x_val,batch_size=BS)truelabel=y_val.argmax(axis
limeilv____
·
2022-12-03 14:43
python
人工智能面试总结-模型评价指标
说说
混淆矩阵
?说说错误率与精度?说说查准率、查全率、F1-Score?说说如何计算TPR与FPR?说说ROC与AUC?说说ROC曲线如何画?说说AUC的定义?说说如何计算AUC?
啥都生
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2022-12-03 09:38
深度学习
机器学习面试总结
人工智能
面试
机器学习
分类
图像处理
使用MATLAB实现基于卷积神经网络的识别算法模型
使用MATLAB实现基于卷积神经网络的识别算法模型,程序具有gui图形页面,具有调用笔记本摄像头拍摄图片识别和选择磁盘中图片识别的两种识别功能,以及可以计算
混淆矩阵
。
「已注销」
·
2022-12-03 07:25
cnn
算法
人工智能
今天的特稿献给评分模型中的lift和KS
文章目录1.lift含义一2.评分模型分区间求Lift1.lift含义一按照网上的含义,Lift衡量的是,与不利用模型相比,模型的预测能力“变好”了多少
混淆矩阵
中,positive表示“逾期”,negative
Charming&M
·
2022-12-03 00:11
风控
机器学习
深度学习
算法
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