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混淆矩阵
因pytorch版本不同导致训练模型加载失败的解决办法
问题描述:本人由于自己的电脑性能较差,所以将训练的过程交给实验室的电脑,不料在测试和生成
混淆矩阵
图时出现如下错误:训练时环境:torch1.8部署时环境:torch1.4RuntimeError:version
六子666
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2022-11-22 22:28
入坑深度学习
pytorch
深度学习
人工智能
python
分类模型的决策边界、评价指标
DecisionBoundary)二、程序绘制决策边界(逻辑回归)1、定义决策边界绘制函数2、数据准备3、参数定义4、模型训练及结果5、绘制决策边界三、特征的可解释性1、数据准备2、参数设定3、结果显示四、分类模型的评价指标1、
混淆矩阵
Wing以一
·
2022-11-22 20:13
机器学习
分类
数据挖掘
人工智能
深度学习基础知识点【更新中】
深度学习基础知识点文章目录深度学习基础知识点1.数据归一化2.数据集划分3.
混淆矩阵
4.模型文件5.权重矩阵初始化6.激活函数7.模型拟合8.卷积操作9.池化操作10.深度可分离卷积11.转置卷积1.数据归一化过大的输入数据未归一化会导致损失过大
暄踽
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2022-11-22 17:17
深度学习
深度学习
人工智能
pytorch
Task05:数据建模及模型评估
文章目录前言第三章模型搭建和评估特征工程任务一:缺失值填充任务二:编码分类变量模型搭建任务一:切割训练集和测试集任务二:模型创建任务三:输出模型预测结果模型评估任务一:交叉验证任务二:
混淆矩阵
任务三:ROC
Never give up
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2022-11-22 15:57
机器学习
python
数据挖掘
数据分析
PR曲线的概念和应用
二.精准率和召回率首先,我们了解一下
混淆矩阵
,如下表。其中,把正例正确地分类为正例,表示为TP(truepos
长得不丑的小林
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2022-11-22 14:09
人工智能
机器学习笔记(一)P-R曲线与ROC曲线
而要计算准确率和召回率,我们要先了解一下
混淆矩阵
。↓↓↓实际\预测负正负TNFP正FNTPTP(truep
Shonllow
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2022-11-22 09:34
深度学习
scikit-learn机器学习笔记——朴素贝叶斯算法
scikit-learn机器学习笔记——朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯平滑朴素贝叶斯分类优缺点sklearn朴素贝叶斯实现APIMultinomialNB分类模型评估
混淆矩阵
精确率(Precision
学习爱好者fz
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2022-11-22 07:57
机器学习
python
人工智能
pr曲线绘制
pr曲线Precision预测出来的正例中正确的比例,准确率Recall衡量正例被预测出来的比例,回召率要绘制pr曲线,不得不了解
混淆矩阵
混淆矩阵
也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示
wlfdontwantwork
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2022-11-22 07:07
算法
人工智能
P-R曲线的绘制
首先,我们了解一下
混淆矩阵
Garlic frog
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2022-11-22 02:35
机器学习
机器学习:学习绘制PR曲线
正例反例正例TP(真正例)FN(假反例)反例FP(假正例)TN(真反例)上图为测试的
混淆矩阵
,表示一个数据集上的所有预测结果,其中查准率P=TP/(TP+FP);查全率R=TP/(TP+FN)代码实现:
zyf2589237189
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2022-11-22 00:54
学习
python数据挖掘学习笔记——logistic逻辑回归实现
Logistic逻辑回归分析logistic模型的基本介绍python中实现logistic回归模型的评价
混淆矩阵
ROC曲线,AUC值Logistic模型是经典的用于分类问题的模型,通常用于判断一件事物的好坏或将其分类
仇邇
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2022-11-22 00:58
python
逻辑回归
数据挖掘
学习
分类模型常用的评价指标
以下所有内容,如有侵权,请联系删除~
混淆矩阵
对于二分类问题,有FP,TP,FN,TN四个参数来表示模型的预测情况。
快乐的拉格朗日
·
2022-11-21 23:22
机器学习
分类
机器学习——模型评估、选择与验证
选择评估验证训练集与测试集过(欠)拟合偏差与方差验证集与交叉验证衡量回归的性能指标准确度的陷阱与
混淆矩阵
精准率和召回率F1ScoreROCAUCsklearn中的分类性能指标(接口)accu\fracy_scoreprecision_scorerecall_scoref1
熊️兔
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2022-11-21 18:11
机器学习
python
机器学习
模型评估
【06】机器学习算法——评估方法总结
分类的评估方法1.精确率与召回率(1)
混淆矩阵
在分类任务下,预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合,构成
混淆矩阵
(适用于多分类)(
weixin_47082769
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2022-11-21 18:54
机器学习
算法
python
【实战 01】心脏病二分类数据集
目录1.获取数据集2.数据集介绍3.数据预处理4.构建随机森林分类模型5.预测测试集数据6.构建
混淆矩阵
7.计算查全率、召回率、调和平均值8.ROC曲线、AUC曲线(注:每一章节可以为一个py文件,4、
大厂ballballyou
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2022-11-21 17:59
实战
机器学习
人工智能
python
sklearn
目标检测中的评价指标: Precision、Recall、F-measure、mAP、ROC、AUC、BPR等
参考博文:【机器学习笔记】:一文让你彻底理解准确率,精准率,召回率,真正率,假正率,ROC/AUC_Python数据科学-CSDN博客一、
混淆矩阵
混淆矩阵
(Confusionmatrix):ActualclassPositiveNegativePredictedclassPositiveTruePositive
NotRaining
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2022-11-21 17:39
机器学习
概率论
r语言
Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch-master指标学习(自用待补充)
Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch-master指标学习指标学习
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)在n分类模型中,使用n行n列的矩阵形式来表示精度,
代码小学渣
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2022-11-21 14:24
毕设
bert
pytorch
学习
PR曲线以及ROC曲线的简单理解
首先,了解一下
混淆矩阵
,如下表:其中TP+FP+TN+FN=样例总数查准率P:P=TP/(TP+FP)查全率R:R=TP/(TP+FN)TP:把正例正确的分类为正例FN:把正例错误的分类为反例TN:把反例错误的分类为正例
装进了牛奶箱中
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2022-11-21 11:48
机器学习
一文读懂xgboost,lightgbm分类评价指标与阈值threshold的选取
分类的评价指标主要有F-score(F-measure),recall,precision,ROC曲线,AUC曲线.其中涉及到
混淆矩阵
(confusionmatrix),TN,TP,FN,FP.事实上,
巫巫9
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2022-11-21 07:00
机器学习
面试
算法
boosting
scikit-learn
混淆矩阵
评价指标_机器学习常见的几种评价指标:精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-measure)、ROC曲线、AUC、准确率(Accuracy)...
1、
混淆矩阵
TruePositive(真正,TP):将正类预测为正类的数目TrueNegative(真负,TN):将负类预测为负类的数目FalsePositive(假正,FP):将负类预测为正类的数目(
钱伟岸
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2022-11-21 07:58
混淆矩阵评价指标
一文带你搞懂sklearn.metrics
混淆矩阵
一般的二分类任务需要的评价指标有4个accuracyprecisionrecallf1-score四个指标的计算公式如下计算这些指标要涉及到下面这四个概念,而它们又构成了
混淆矩阵
TP(TruePositive
Toblerone_Wind
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2022-11-21 07:43
python
sklearn
python
二分类
混淆矩阵
支持向量机模型训练与调参
数据要求输入的数据为csv格式,可输出
混淆矩阵
,可将训练好的模型给保存训练代码importsklearn.utilsfromsklearn.svmimportSVCimportpandasaspdfromsklearn.utils.multiclassimportunique_labelsfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotl
aweizhenlihai
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2022-11-21 06:56
日常训练模型代码
支持向量机
机器学习
深度学习
ap 目标检测算法map_目标检测的指标AP与mAP
最近在处理实验数据的时候,想到了之前学习的分类
混淆矩阵
当时没有完全弄懂,刚好借着这个机会给深入的学习一下,做好相应的笔记一、检测指标在目标检测任务中,通过不同的IoU阈值来进行检测器的整体的性能评估,对于
别逃离我
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2022-11-21 05:52
ap
目标检测算法map
python使用sklearn绘制
混淆矩阵
#绘制多分类
混淆矩阵
fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#probabilities为所有测试结果,yv为验证集Validationsamples(images
joyce_peng
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2022-11-21 04:54
深度学习
python
深度学习
Bank Marketing预测一个客户购买理财产品的成功率
熟悉
混淆矩阵
、PR曲线、ROC曲线和AUC值。分析正则项参数对LogisticRegression性能的影响。分析最大树深度对决策树性能的影响。分析随机森林随着个体数的性能收敛情况,以及个体树深度对
普通网友
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2022-11-21 03:24
机器学习
决策树
算法
Bank
Marketing
预测购买理财产品的成功率
分类模型评价指标-ROC AUC
2.ROC曲线复习
混淆矩阵
横坐标FPR(false
挂电的小瓜虫
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2022-11-21 02:22
modeling
ROC
AUC
机器学习吃瓜教程打卡班第一、二章
机器学习吃瓜教程打卡班第一、二章绪论基本概念归纳NFL定律模型评估过拟合与欠拟合:评估方法留出法交叉验证法自助法调参性能度量错误率与精度
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)ROC与SUC代价敏感错误率与代价敏感曲线比较检验假设检验二项分布第一二章的内容主要包含绪论及模型评估
源中阮
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2022-11-21 00:14
机器学习
算法
人工智能
PR曲线图
recall(精准率)与precision(召回率)的介绍:首先了解
混淆矩阵
:把正例正确地分类为正例,表示为TP,把正例错误地分类为负例,表示为FN。
。。。 。。。。。
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2022-11-20 22:46
python
人工智能
SMA-PNN 概率神经网络 基于黏菌算法优化概率神经网络的分类预测代码
SMA-PNN概率神经网络基于黏菌算法优化概率神经网络的分类预测代码针对PNN神经网络的光滑因子选择问题,利用黏菌算法优化PNN神经网络的光滑因子的选择出得图包括训练集预测图,测试集预测图,
混淆矩阵
,迭代曲线
「已注销」
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2022-11-20 22:25
算法
神经网络
分类
机器学习与数据挖掘-educoder-实训作业(模型评估、选择与验证)
目录第1关:为什么要有训练集与测试集第2关:欠拟合与过拟合第3关:偏差与方差第4关:验证集与交叉验证第5关:衡量回归的性能指标第6关:准确度的陷阱与
混淆矩阵
第7关:精准率与召回率第8关:F1Score第
Tony_Chen_0725
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2022-11-20 21:43
机器学习与数据挖掘实验
机器学习
数据挖掘
python
educoder 机器学习 --- 模型评估、选择与验证
1关:为什么要有训练集与测试集1、D2、A第2关:欠拟合与过拟合1、B2、ABD第3关:偏差与方差1、B第4关:验证集与交叉验证1、D2、BCD第5关:衡量回归的性能指标1、AB第6关:准确度的陷阱与
混淆矩阵
木右加木
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2022-11-20 21:36
educoder
机器学习
python
Sklearn.metrics评估方法
文章目录
混淆矩阵
分类准确率accuracy精确率Precision召回率recallF1值Roc曲线、AUC
混淆矩阵
混淆矩阵
又称误差矩阵,针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是
咦,笔记存档
·
2022-11-20 20:38
数据分析基础
算法
机器学习
python
深度学习
python计算召回率_
混淆矩阵
、准确率、精确率、召回率、F值、ROC曲线、AUC、PR曲线-Sklearn.metrics评估方法...
目录
混淆矩阵
confusion-matrix分类准确率accuracy精确率Precision召回率recallF1值Roc曲线、AUCPR曲线
混淆矩阵
confusion-matrixTP(TruePositive
weixin_39567943
·
2022-11-20 20:06
python计算召回率
目标检测的评估指标
目录准确率(Accuracy)、错误率(Errorrate)准确率(Accuracy):错误率(Errorrate):
混淆矩阵
(ConfusionMatrix)精确率(Precision)召回率(Recall
真是兄棣伙
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2022-11-20 19:21
目标检测
混淆矩阵
(Confusion Matrix)
混淆矩阵
是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。
Jc随便学学
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2022-11-20 17:40
python
算法
语义分割的评价指标
0.二分类的评价指标在介绍语义分割评价指标之前,先回顾一下分类算法的评价指标,
混淆矩阵
,accuracy,precision和recall,以及F1-score这
hello_dear_you
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2022-11-20 15:51
计算机视觉
语义分割
评价指标
PR曲线的绘制
T表示正确预测;F表示错误预测;N表示预测为负样本;P表示预测为正样本
混淆矩阵
如图所示:recall=TP/(TP+FN)=TP/T(召回率),所有正样本中有多大比例预测为正样本。
weixin_54881329
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2022-11-20 14:38
人工智能
深度学习
随机森林+不平衡处理+遗传算法优化
遗传算法优化一、数据来源、文章介绍、代码获取二、简单:随机森林实现1、数据划分2、数据不平衡处理3、数据标准化4、随机森林模型训练(默认参数)5、模型评估5.1模型评估函数5.2模型特征重要性(非必要)5.3
混淆矩阵
热力图
金针菇玉米肠
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2022-11-20 12:51
随机森林
深度学习
数据挖掘
python
【无标题】pr曲线
取不同的阈值可以得到一个确定的
混淆矩阵
,再根据上述引入的概念可以得到相关值。根据横轴recall数轴precision可以绘制出pr曲线。
wuguanfengyue-
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2022-11-20 10:11
python
机器学习
sklearn
ROC/AUC、准确率、精确率、召回率、F1值
为什么要选择ROC、从AUC判断分类器(预测模型)优劣的标准、不同模型AUC的比较,见1中链接1ROC/AUC:ROC/AUC2准确率、精确率、召回率、F1值:准确率、精确率、召回率、F1值3总结3.1定义
混淆矩阵
如下
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2022-11-20 06:11
#
深度学习基础知识
深度学习
5分钟带你学懂ROC曲线
目录ROC
混淆矩阵
:定义生成ROC曲线生成实例AUC(AreaunderROCCurve)AUC对模型性能简单评估ROC曲线的优势ROCROC全称是受试者工作特征(ReceiverOperatingCharacteristic
最强理发师托尼
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2022-11-20 05:42
机器学习
ROC曲线
数据科学
机器学习
深度学习
cnn
机器学习:何为PR曲线与ROC曲线
想要明白何为precision(精准率)和recall(召回率)首先要明白
混淆矩阵
的概念。
混淆矩阵
有四个分类,如图所示。
丶一口冢
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2022-11-20 05:42
机器学习
人工智能
评价指标:精确率与召回率
二元分类器:
混淆矩阵
TruePositive(真正,TP):将正类预测为正类数TrueNegative(真负,TN):将负类预测
囇殇
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2022-11-20 05:30
机器学习
机器学习
关于机器学习算法中的准确率(Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)的理解
混淆矩阵
在介绍这些概念之前,我们需要先了解“
混淆矩阵
”及其相关指标。PositiveNegativeTrueTruePositive(TP)TrueNegat
肉食动物刘小胖
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2022-11-20 05:22
机器学习
机器学习
深度学习
评价指标
ROC曲线绘制(详细)以及模型选择
在我们在讲解ROC曲线之前首先要明确
混淆矩阵
的概念如下图:真正率TPR:预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本(真实结果为正样本)的比例。
忘川之水&
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2022-11-20 05:19
机器学习
金融风控
机器学习
auc
深度学习分类问题中accuracy等评价指标的理解
1,TP/FP/TN/FN下表表示为一个二分类的
混淆矩阵
(多分类同理,把不属于当前类的都认为是负例),图中的四个参数均用两个字母表示,第一个字母表示判断结果正确与否(正确用T(True),错误用F(F
david_tym
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2022-11-20 05:48
智能语音
Record_05:准确率(Accuracy)_精确率(Precision)_召回率(Recall)_漏报率_误报率
混淆矩阵
不怎容易弄明白的矩阵,所以叫
混淆矩阵
,很多人混淆可能是看表格的方向不知道,按照下面说的,再看看能不能明白。原始标签检测成正样本检测成负样本标签:正样本TPFN标签:负样
DMLearner
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2022-11-20 05:11
人工智能
深度学习
机器学习
python
计算机视觉
机器学习:性能评价指标与PR曲线
混淆矩阵
混淆矩阵
:真阳性(TP):预测为阳性,实际为阳真阴性(TN):预测为阴性,实际为阴假阳性(FP):预测为阳性,实际为阴假阴性(FN):预测为阴性,实际为阳准确率准确率为是指在所有事件中预测结果与实际情况相符的事件所占比例
Mr Harsh
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2022-11-19 23:26
机器学习
python
人工智能
SVM兵王问题详解
文章预览:(一)识别系统的性能度量(1)几个重要的度量系统性能的标准(1)
混淆矩阵
(confusionmatrix)(2)引入ROC曲线(2.1)通过ROC曲线获得系统性能度量(2.2)AUC指标(2.3
Junior Chestnut
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2022-11-19 22:26
机器学习
1.机器学习常见模型评价指标
1.
混淆矩阵
优点:能够很好地包含了整体的分类结果信息缺点:不直观,外行看不懂2.准确度(Accuracy)所有样本中被分类正确的比例。缺点就是不能衡量分布不均匀的情况。
qq_45812502
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2022-11-19 19:21
机器学习基础与算法
机器学习
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